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