เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

สร้าง MLproject สำหรับ ML Lifecycle: การประเมินโมเดล

ในแบบฝึกหัดนี้ จะสร้างไฟล์ MLproject ต่อจากเดิมเพื่อจัดการขั้นตอนต่าง ๆ ของ ML lifecycle โดยจะเพิ่ม entry point ใหม่ชื่อ model_evaluation ขั้นตอนนี้ในเวิร์กโฟลว์รับค่า run_id ที่ได้จากขั้นตอน model_engineering แล้วรันการประเมินโมเดลโดยใช้ข้อมูลการฝึกจากชุดข้อมูล Insurance

สามารถพิมพ์ไฟล์ MLproject ปัจจุบันได้โดยใช้ IPython Shell แล้วรัน print(MLproject)

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

MLflow เบื้องต้น

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • สร้าง entry point ชื่อ model_evaluation
  • กำหนดพารามิเตอร์สำหรับ run_id
  • วางพารามิเตอร์ไว้ภายใน command

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

"""
  # Set the model_evaluation entry point
  ____:
    parameters:
      # Set run_id parameter
      ____:
        type: str 
        default: None
    # Set the parameters in the command
    command: "python3.9 evaluate.py {____}"
"""
แก้ไขและรันโค้ด