ПочатиПочніть безкоштовно

Створення MLproject для життєвого циклу ML: оцінювання моделі

У цій вправі ви продовжите створювати файл MLproject, щоб керувати кроками життєвого циклу ML. Ви створите ще одну вхідну точку під назвою model_evaluation. Цей крок у робочому процесі приймає вихідний параметр run_id зі кроку model_engineering і запускає оцінювання моделі, використовуючи тренувальні дані з нашого набору Insurance.

Ви можете вивести поточний файл MLproject в IPython Shell, виконавши print(MLproject).

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до MLflow

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Створіть вхідну точку з назвою model_evaluation.
  • Задайте параметри для run_id.
  • Розмістіть параметр у команді.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

"""
  # 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 {____}"
"""
Редагувати та запускати код