Проекты машинного обучения (ML) часто включают сложные рабочие процессы, от подготовки данных и обучения модели до развертывания и мониторинга. Эффективное управление этими рабочими процессами может быть сложной задачей, но с появлением таких инструментов, как MLflow, этот процесс значительно упростился. MLflow — это платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для оптимизации сквозного жизненного цикла проектов машинного обучения. Он упрощает управление экспериментами, воспроизводимостью и развертыванием моделей, обеспечивая удобный интерфейс для эффективной совместной работы команд. В этой статье мы рассмотрим, как это достигается с помощью MLflow, и предоставим фрагменты кода для демонстрации его основных функций.
Экспериментальное отслеживание и управление версиями:
Одной из основных функций MLflow является возможность отслеживать и контролировать эксперименты. Это гарантирует, что вы сможете отслеживать изменения, внесенные в ваши модели и наборы данных, что упрощает воспроизведение и сравнение результатов.
import mlflow from sklearn.linear_model import LinearRegression # Start a new MLflow run to track an experiment with mlflow.start_run() as run: model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # Log parameters, metrics, and artifacts mlflow.log_param("alpha", 0.7) mlflow.log_metric("rmse", 0.1) mlflow.log_artifact("model.pkl")
Упаковка и развертывание модели:
MLflow позволяет упаковывать модели в стандартном формате, что упрощает их развертывание в различных средах. Это особенно полезно при переходе моделей от разработки к производству.
import mlflow.pyfunc from sklearn model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) with mlflow.start_run() as run: mlflow.sklearn.log_model("Regression_Model", python_model=model)
Показ модели:
После того, как модель обучена и упакована, MLflow может помочь в обслуживании модели масштабируемым и воспроизводимым образом.
import mlflow # Load the model from the MLflow registry loaded_model = mlflow.sklearn.load_model("Regression_Model") # Make predictions using the loaded model predictions = loaded_model.predict(model_input)
Обязательно установите пакет
mlflow
перед запуском предоставленных фрагментов кода. Вы можете установить его с помощью следующей команды:
pip install mlflow