Tradiční pracovní postup ML MLflow 3

Ukázkový poznámkový blok

Ukázkový poznámkový blok spouští úlohu trénování modelu, která je sledována jako MLflow Run, aby se vytvořil trénovaný model, který se sleduje jako model protokolovaný pomocí MLflow.

MLflow 3 poznámkový blok tradičního modelu strojového učení.

Pořiďte si notebook

Prozkoumání parametrů modelu a výkonu pomocí uživatelského rozhraní MLflow

Prozkoumání modelu v uživatelském rozhraní MLflow:

  1. Na bočním panelu pracovního prostoru klikněte na Experimenty .

  2. Najděte experiment v seznamu experimentů. Můžete zaškrtnout políčko Pouze experimenty nebo pomocí vyhledávacího pole Filtrovat experimenty filtrovat seznam experimentů.

  3. Klikněte na název experimentu. Otevře se stránka Výkony. Experiment obsahuje dvě spuštění MLflow, jedno sloužící k trénování modelu a jedno použité k vyhodnocení modelu.

    Karta MLflow 3 zobrazující spustění trénovací a testovací běhy

  4. Klikněte na kartu Modely. Na této obrazovce se sleduje LoggedModel (elasticnet). Můžete zobrazit všechny parametry a metadata, stejně jako všechny metriky související s tréninkovými a vyhodnocovacími běhy.

    Karta modelů MLflow 3 zobrazující natrénovaný model s metrikami a parametry

  5. Kliknutím na název modelu zobrazíte stránku modelu, která obsahuje informace, jako jsou parametry a metriky modelu, a také podrobnosti, jako je jeho zdrojové spuštění, relevantní datové sady a verze modelu zaregistrované v katalogu Unity.

    Stránka podrobností modelu MLflow 3

  6. Poznámkový blok zaregistruje daný model v katalogu Unity. V důsledku toho jsou všechny parametry modelu a data o výkonu k dispozici na stránce verze modelu v Průzkumníku katalogu. Na tuto stránku se můžete dostat přímo kliknutím na verzi modelu na stránce modelu MLflow. Kliknutím na ID modelu a spuštění zdroje sem se vrátíte do modelu MLflow a spustíte stránky.

    Stránka verze modelu v Prohlížeči katalogu

Jaký je rozdíl mezi kartou Modely na stránce experimentu MLflow a stránkou verze modelu v Průzkumníku katalogu?

Na kartě Modelyna stránce experimentu a na stránce verze modelu v Průzkumníku katalogu se zobrazují podobné informace o modelu. Tato dvě zobrazení mají různé role v životním cyklu vývoje modelu a nasazení.

  • Karta Modely na stránce experimentu zobrazuje výsledky protokolovaných modelů z experimentu na jedné stránce. Karta Grafy na této stránce poskytuje vizualizace, které vám pomůžou porovnat modely a vybrat verze modelu, které se mají zaregistrovat do katalogu Unity pro možné nasazení.
  • V Průzkumníku katalogu poskytuje stránka verze modelu přehled všech výsledků výkonu a vyhodnocení modelu. Tato stránka zobrazuje parametry modelu, metriky a trasování ve všech propojených prostředích, včetně různých pracovních prostorů, koncových bodů a experimentů. To je užitečné pro monitorování a nasazení a funguje zvlášť dobře s úlohami nasazení. Úloha vyhodnocení v nasazovacím úkolu vytvoří další metriky, které se zobrazí na této stránce. Schvalovatel úkolu pak může zkontrolovat tuto stránku a posoudit, zda schválit verzi modelu pro nasazení.

Další zdroje informací

Další informace o sledování, které bylo zavedeno v MLflow 3, najdete v následujícím článku:

Další informace o používání MLflow 3 s pracovními postupy hlubokého učení najdete v následujícím článku:

  • Last updated on