建立多步驟工作流程：模型評估
在這個練習中，你會建立多步驟工作流程中的模型評估步驟，用來管理部分 ML 生命週期。你會使用 MLflow Projects 模組的 run() 方法，並將進入點（entry point）設定為 model_evaluation。接著，取用前一個練習做為輸出所產生的 model_engineering_run_id，把它當作參數傳給指令。
在前一步建立的 MLproject 可在 IPython Shell 以 print(MLproject) 存取。
已經匯入 mlflow 模組。
本練習屬於課程
MLflow 入門
練習說明
- 指派 MLflow Projects 模組的
run()方法給model_evaluation。 - 將進入點參數設為
"model_evaluation"。 - 設定名為
"run_id"的參數，值為model_engineering_run_id。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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())