ПочатиПочніть безкоштовно

Створення багатокрокового робочого процесу: оцінювання моделі

У цій вправі ви створите крок оцінювання моделі (Model Evaluation) у нашому багатокроковому робочому процесі для керування частиною життєвого циклу ML. Ви використаєте метод run() із модуля MLflow Projects і встановите вхідну точку на model_evaluation. Потім ви візьмете model_engineering_run_id як параметр, згенерований як результат у попередній вправі, і передасте його в команду.

MLproject, створений на попередньому кроці, доступний в оболонці IPython за допомогою print(MLproject).

Модуль mlflow імпортовано.

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до MLflow

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Присвойте виклик методу run() із модуля MLflow Projects змінній model_evaluation.
  • Встановіть аргумент вхідної точки у значення "model_evaluation".
  • Задайте параметр з назвою "run_id" зі значенням model_engineering_run_id.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Set the MLflow Projects run method
model_evaluation = ____.____.____(
    uri="./",
    # Set the entry point to model_evaluation
    ____="____",
  	# Set the parameter run_id to the run_id output of previous step
    parameters={
        "____": ____,
    },
    env_manager="local"
)

print(model_evaluation.get_status())
Редагувати та запускати код