Criando um MLproject para o ciclo de vida de ML: Engenharia de Modelo

O arquivo MLproject pode incluir mais de um ponto de entrada. Isso significa que você pode usar um único arquivo MLproject para executar vários pontos de entrada, tornando possível executar um fluxo de trabalho de várias etapas usando um único arquivo MLproject.

Neste exercício, você vai construir o início de um arquivo MLproject que contém o ponto de entrada model_engineering. Esse ponto de entrada vai executar um script Python que aceita parâmetros usados como hiperparâmetros para fit_intercept e n_jobs de um modelo de Regressão Logística. Esse modelo é usado para prever o sexo de uma pessoa a partir de uma reivindicação de seguro.

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Introdução ao MLflow

Instruções do exercício

Crie um ponto de entrada para a etapa de Engenharia de Modelo do ciclo de vida de ML chamado model_engineering.
Defina o primeiro parâmetro do ponto de entrada como n_jobs e o segundo como fit_intercept.
Coloque os parâmetros dentro do comando.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

"""
name: insurance_model
python_env: python_env.yaml
entry_points:
  # Set the entry point
  ____:
    parameters: 
      # Set n_jobs 
      ____:
        type: int
        default: 1
      # Set fit_intercept
      ____:
        type: bool
        default: True
    # Pass the parameters to the command
    command: "python3.9 train_model.py {____} {____}"
"""

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Introdução ao MLflow

AvançadoNível de habilidade

4.8+

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Neste capítulo, você será apresentado ao MLflow e a como ele busca ajudar em algumas dificuldades do ciclo de vida de Machine Learning. Você conhecerá os quatro conceitos principais que compõem o MLflow, com foco em MLflow Tracking. Você vai aprender a criar experimentos e execuções (runs), além de rastrear métricas, parâmetros e artefatos. Por fim, você fará buscas programáticas no MLflow para encontrar execuções de experimentos que atendam a determinados critérios.

Exercise 1: O que é MLflow?Exercise 2: Componentes do MLflow Exercise 3: Experimentos no MLflow Exercise 4: MLflow Tracking Exercise 5: Iniciando uma execução (run)Exercise 6: Registrando uma execução Exercise 7: Como obter dados da execução ativa?Exercise 8: Consultando execuções Exercise 9: Opções de consulta em Search runs Exercise 10: Buscando execuções

Neste capítulo, você será apresentado ao MLflow Models. O componente MLflow Models desempenha um papel essencial nas etapas de Avaliação de Modelo e Engenharia de Modelo do ciclo de vida de Machine Learning. Você aprenderá como o MLflow Models padroniza o empacotamento de modelos de ML e como salvá-los, registrá-los (log) e carregá-los. Você também vai aprender a criar modelos personalizados do MLflow para dar mais flexibilidade aos seus casos de uso e a avaliar o desempenho do modelo. Você utilizará o poderoso conceito de “Flavors” e, por fim, usará a ferramenta de linha de comando do MLflow para implantar modelos.

Exercise 1: Introdução aos MLflow Models Exercise 2: Empacotar um modelo de Machine Learning Exercise 3: Formato de armazenamento Exercise 4: O que existe em um arquivo MLmodel?Exercise 5: API de modelos Exercise 6: Salvando e carregando um modelo Exercise 7: Registrando e carregando um modelo Exercise 8: Modelos personalizados Exercise 9: Criando uma Classe Python personalizada Exercise 10: Modelo customizado do scikit-learn Exercise 11: Flavor do scikit-learn e avaliação Exercise 12: Serviço de modelos Exercise 13: Servindo um modelo Exercise 14: Pontuar a partir de um modelo em serviço

Este capítulo apresenta o conceito do MLflow chamado Model Registry. Você verá como o Model Registry é usado para gerenciar o ciclo de vida de modelos de ML. Você aprenderá a criar e buscar modelos no Model Registry. Em seguida, aprenderá a registrar modelos no Model Registry e a fazer a transição de modelos entre estágios predefinidos. Por fim, você também aprenderá a implantar modelos a partir do Model Registry.

Exercise 1: Introdução ao MLflow Model Registry Exercise 2: Criar um modelo Exercise 3: Buscando modelos Exercise 4: Registrando modelos Exercise 5: Registrando modelos existentes Exercise 6: Registrando novos modelos Exercise 7: Estágios do modelo Exercise 8: Estágios de modelo no Model Registry Exercise 9: Transição entre estágios do modelo Exercise 10: Implantação de modelos Exercise 11: Servindo modelos a partir do Model Registry Exercise 12: Carregando modelos do Model Registry

Neste capítulo, você vai aprender a otimizar seu código de ciência de dados para reuso e reprodutibilidade usando MLflow Projects. O capítulo começa apresentando o conceito de MLflow Projects e guiando você na criação de um arquivo MLproject. A partir daí, você vai aprender a executar MLflow Projects tanto pela linha de comando quanto pelo módulo MLflow Projects, além de descobrir o poder de usar parâmetros para dar mais flexibilidade ao seu código. Por fim, você vai aprender a gerenciar etapas do ciclo de vida de Machine Learning criando um fluxo de trabalho com várias etapas usando MLflow Projects.

Exercise 1: Introdução aos MLflow Projects Exercise 2: Estrutura do arquivo MLproject Exercise 3: Criando um MLproject Exercise 4: Executando MLflow Projects Exercise 5: Comando mlflow run Exercise 6: Módulo MLflow projects Exercise 7: Especificando parâmetros Exercise 8: Adicionando parâmetros ao MLproject Exercise 9: Adicionando parâmetros à execução do projeto Exercise 10: Fluxos de trabalho Exercise 11: Criando um MLproject para o ciclo de vida de ML: Engenharia de Modelo

Exercício atual

Exercise 12: Criando um MLproject para o ciclo de vida de ML: Avaliação do modelo Exercise 13: Criando um fluxo de trabalho com várias etapas: Model Engineering Exercise 14: Criando um fluxo de trabalho multi-etapas: Avaliação do Modelo Exercise 15: Encerramento