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Empacote um modelo de machine learning

Neste exercício, você treinará um modelo LinearRegression do scikit-learn para prever o lucro de uma Unicorn Company.

Você usará o scikit-learn Flavor incorporado do fluxo MLpara empacotar o modelo. Você usará a função de registro automático do Flavor para registrar automaticamente as métricas, os parâmetros e o modelo no programa de fluxo MLquando o estimador de ajuste for chamado.

Este exercício faz parte do curso

Introdução ao fluxo ML

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Instruções de exercício

  • Importe o sabor sklearn do módulo mlflow.
  • Defina o experimento como "Sklearn Model".
  • Use o registro automático do flavor para empacotar seu modelo.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.

# Import Scikit-learn flavor
import mlflow.____

# Set the experiment to "Sklearn Model"
mlflow.____("____")

# Set Auto logging for Scikit-learn flavor 
____.____.____()

lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train, y_train)

# Get a prediction from test data
print(lr.predict(X_test.iloc[[5]]))
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