1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Giới thiệu về MLflow
Connected

Bài tập

Ghi log và tải mô hình

Model API cung cấp cách tương tác với mô hình bằng cách ghi log và tải trực tiếp từ MLflow Tracking theo một chuẩn thống nhất. Khả năng tương tác với mô hình là yếu tố then chốt trong vòng đời ML, đặc biệt ở bước Model Engineering và Model Evaluation.

Trong bài tập này, bạn sẽ tạo một mô hình Linear Regression từ scikit-learn sử dụng bộ dữ liệu Unicorn. Mô hình này sẽ được ghi log lên MLflow Tracking và sau đó được tải lại bằng run_id đã dùng để ghi log artifact.

Đầu tiên, bạn sẽ ghi log mô hình bằng thư viện scikit-learn từ mô-đun MLflow. Sau đó, bạn sẽ tải mô hình từ MLflow Tracking bằng run_id.

Mô hình sẽ được huấn luyện và có tên lr_model.

lr_model = LinearRegression()
lr_model.fit(X_train, y_train)

Mô-đun mlflow đã được import.

Hướng dẫn

100 XP
  • Ghi log mô hình lên MLflow Tracking dưới đường dẫn artifact "lr_tracking".
  • Tạo biến run và gán bằng lần chạy gần nhất.
  • Tạo biến run_id và gán bằng run_id của biến run.
  • Tải mô hình bằng run_id và đường dẫn artifact đã dùng để ghi log mô hình.