or
Это упражнение является частью курса
В этой главе вы познакомитесь с MLflow и узнаете, как он помогает решать типичные сложности жизненного цикла машинного обучения. Вы изучите четыре основных компонента MLflow, уделив особое внимание MLflow Tracking. Вы научитесь создавать эксперименты и запуски, а также отслеживать метрики, параметры и артефакты. В завершение вы узнаете, как программно выполнять поиск по запускам экспериментов по заданным критериям.
В этой главе вы познакомитесь с моделями MLflow. Компонент MLflow Models играет ключевую роль на этапах оценки и разработки моделей в жизненном цикле машинного обучения. Вы узнаете, как MLflow Models стандартизирует упаковку моделей машинного обучения, а также как сохранять, логировать и загружать их. Вы научитесь создавать пользовательские модели MLflow для большей гибкости, оценивать качество моделей и использовать мощную концепцию «Flavors». В конце главы вы воспользуетесь инструментом командной строки MLflow для развёртывания модели.
Текущее упражнение
В этой главе рассматривается компонент MLflow — реестр моделей. Вы узнаете, как реестр моделей используется для управления жизненным циклом моделей машинного обучения. Вы научитесь создавать модели в реестре и выполнять их поиск, регистрировать модели и переводить их между предопределёнными стадиями. В завершение вы узнаете, как развёртывать модели из реестра моделей.
В этой главе вы узнаете, как сделать код для задач науки о данных более удобным для повторного использования и воспроизводимости с помощью проектов MLflow. Глава начинается с введения в концепцию MLflow Projects и пошагового создания файла MLproject. Затем вы научитесь запускать проекты MLflow через командную строку и модуль MLflow Projects, а также узнаете, как использовать параметры для большей гибкости кода. В заключение вы научитесь управлять этапами жизненного цикла машинного обучения, создавая многошаговые рабочие процессы с помощью MLflow Projects.