MLFlow pentru înregistrarea și recuperarea datelor
MLflow este o platformă open-source pentru gestionarea ciclului de viață al modelelor de machine learning. Poate fi folosită pentru a urmări experimentele, a împacheta codul în rulări reproductibile și a partaja și implementa modele. În exercițiul următor, vei înregistra câțiva dintre parametrii unui experiment de antrenament pentru modelul tău de boli cardiace. mlflow este deja importat, iar model-ul antrenat pentru boli cardiace a fost încărcat pentru tine.
Acest exercițiu face parte din cursul
Machine Learning End-to-End
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Inițializează un experiment MLflow cu numele
"Logistic Regression Heart Disease Prediction". - Pornește o rulare și înregistrează coeficientul și interceptul modelului antrenat.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Initialize the MLflow experiment
____.____("Logistic Regression Heart Disease Prediction")
# Start a run, log model coefficients and intercept
with ____.____:
for idx, coef in enumerate(model.coef_[0]):
____.____(f"coef_{idx}", ____)
____.____("intercept", model.intercept_[0])
run_id = mlflow.active_run().info.run_id
print(run_id)