MLFlow để ghi log và truy xuất dữ liệu
MLflow là một nền tảng mã nguồn mở để quản lý vòng đời ML. Nó có thể được dùng để theo dõi các thí nghiệm, đóng gói mã thành các lần chạy có thể tái lập, và chia sẻ cũng như triển khai mô hình. Trong bài tập sau, bạn sẽ ghi log một số tham số của thí nghiệm huấn luyện cho mô hình bệnh tim. mlflow đã được nhập, và model bệnh tim đã huấn luyện cũng đã được tải sẵn cho bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Machine Learning End-to-End
Hướng dẫn bài tập
- Khởi tạo một experiment MLflow tên
"Logistic Regression Heart Disease Prediction". - Bắt đầu một run và ghi log hệ số (coefficient) và intercept của mô hình đã huấn luyện.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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)