Ejemplo de Registro de modelos del área de trabajo

Artículo
03/01/2024

Nota:

En esta documentación se describe el Registro de modelos del área de trabajo. Azure Databricks recomienda usar Modelos del catálogo de Unity. Los modelos del catálogo de Unity proporcionan gobernanza de modelos centralizada, acceso entre áreas de trabajo, linaje de datos e implementación. El Registro de modelos del área de trabajo quedará en desuso en el futuro.

En este ejemplo, se muestra cómo usar el registro de modelos del área de trabajo para crear una aplicación de aprendizaje automático que realice la previsión de la salida de energía diaria de un granja eólica. En el ejemplo se muestra cómo:

Seguimiento y registro de modelos con MLflow
Registro de modelos con el registro de modelos
Descripción de modelos y transiciones de fase de la versión del modelo
Integración de modelos registrados con aplicaciones de producción
Búsqueda y detección de modelos en el registro de modelos
Archivado y eliminación de modelos

En el artículo, se describe cómo realizar estos pasos mediante el seguimiento de MLflow y las interfaces de usuarios y las API del registro de modelos.

Para obtener un cuaderno que realice todos estos pasos mediante el seguimiento de MLflow y las API del registro, consulte el cuaderno de ejemplo del registro de modelos.

Carga del conjunto de datos, entrenamiento del modelo y seguimiento con MLflow

Para poder registrar un modelo en el registro de modelos, primero debe entrenar y registrar el modelo durante la ejecución de un experimento. En esta sección, se muestra cómo cargar el conjunto de datos de la granja eólica, entrenar un modelo y registrar la ejecución de entrenamiento en MLflow.

Carga del conjunto de datos

El código siguiente carga un conjunto de datos que contiene datos meteorológicos e información de la salida de energía de un granja eólica en los Estados Unidos. El conjunto de datos contiene las características wind direction, wind speed y air temperature muestreadas cada seis horas (una vez a las 00:00, otra a las 08:00 y otra a las 16:00), así como la salida de energía agregada diaria (power), a lo largo de varios años.

import pandas as pd
wind_farm_data = pd.read_csv("https://github.com/dbczumar/model-registry-demo-notebook/raw/master/dataset/windfarm_data.csv", index_col=0)

def get_training_data():
  training_data = pd.DataFrame(wind_farm_data["2014-01-01":"2018-01-01"])
  X = training_data.drop(columns="power")
  y = training_data["power"]
  return X, y

def get_validation_data():
  validation_data = pd.DataFrame(wind_farm_data["2018-01-01":"2019-01-01"])
  X = validation_data.drop(columns="power")
  y = validation_data["power"]
  return X, y

def get_weather_and_forecast():
  format_date = lambda pd_date : pd_date.date().strftime("%Y-%m-%d")
  today = pd.Timestamp('today').normalize()
  week_ago = today - pd.Timedelta(days=5)
  week_later = today + pd.Timedelta(days=5)

  past_power_output = pd.DataFrame(wind_farm_data)[format_date(week_ago):format_date(today)]
  weather_and_forecast = pd.DataFrame(wind_farm_data)[format_date(week_ago):format_date(week_later)]
  if len(weather_and_forecast) < 10:
    past_power_output = pd.DataFrame(wind_farm_data).iloc[-10:-5]
    weather_and_forecast = pd.DataFrame(wind_farm_data).iloc[-10:]

  return weather_and_forecast.drop(columns="power"), past_power_output["power"]

Entrenamiento de un modelo

El código siguiente entrena una red neuronal mediante TensorFlow Keras para predecir la salida de energía en función de las características meteorológicas del conjunto de datos. Se utiliza MLflow para realizar un seguimiento de los hiperparámetros, las métricas de rendimiento, el código fuente y los artefactos del modelo.

def train_keras_model(X, y):
  import tensorflow.keras
  from tensorflow.keras.models import Sequential
  from tensorflow.keras.layers import Dense

  model = Sequential()
  model.add(Dense(100, input_shape=(X_train.shape[-1],), activation="relu", name="hidden_layer"))
  model.add(Dense(1))
  model.compile(loss="mse", optimizer="adam")

  model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=64, validation_split=.2)
  return model

import mlflow

X_train, y_train = get_training_data()

with mlflow.start_run():
  # Automatically capture the model's parameters, metrics, artifacts,
  # and source code with the `autolog()` function
  mlflow.tensorflow.autolog()

  train_keras_model(X_train, y_train)
  run_id = mlflow.active_run().info.run_id

Registro y administración del modelo mediante la interfaz de usuario de MLflow

En esta sección:

Creación de un nuevo modelo registrado
Exploración de la interfaz de usuario del registro de modelos
Adición de descripciones de modelos
Transición de una versión de modelo

Creación de un nuevo modelo registrado

Vaya a la barra lateral de ejecuciones de experimentos de MLflow mediante un clic en el icono Experimento en la barra lateral derecha del cuaderno de Azure Databricks.
Busque la ejecución de MLflow correspondiente a la sesión de entrenamiento del modelo de TensorFlow Keras y ábrala en la UI de ejecución de MLflow mediante un clic en el icono Ver detalles de la ejecución.
En la interfaz de usuario de MLflow, desplácese hacia abajo hasta la sección Artifacts (Artefactos) y haga clic en el directorio llamado model. Haga clic en el botón Register Model (Registrar modelo) que aparece.
Seleccione Create New Model (Crear modelo) en el menú desplegable y escriba el siguiente nombre de modelo: power-forecasting-model.
Haga clic en Registrar. Esto registra un nuevo modelo llamado power-forecasting-model y crea una nueva versión del modelo: Version 1.

Después de unos momentos, la interfaz de usuario de MLflow muestra un vínculo al nuevo modelo registrado. Siga este vínculo para abrir la nueva versión del modelo en la interfaz de usuario del registro de modelos de MLflow.

Exploración de la interfaz de usuario del registro de modelos

La página de versión del modelo de la interfaz de usuario del registro de modelos de MLflow proporciona información sobre la Version 1 del modelo de previsión registrado, incluido su autor, la hora de creación y su fase actual.

Página de versión del modelo

La página de versión del modelo también proporciona el vínculo Source Run (Ejecución de origen), que abre la ejecución de MLflow que se usó para crear el modelo en la interfaz de usuario de ejecución de MLflow. Desde la interfaz de usuario de ejecución de MLflow, puede acceder al vínculo del cuaderno Source (Origen) para ver una instantánea del cuaderno de Azure Databricks que se usó para entrenar el modelo.

Ejecución de origen

Cuaderno de origen

Para volver al Registro de modelos de MLflow, haga clic en Modelos en la barra lateral.

La página principal del registro de modelos de MLflow resultante muestra una lista de todos los modelos registrados en el área de trabajo de Azure Databricks, incluidas sus versiones y fases.

Haga clic en el vínculo power-forecasting-model para abrir la página del modelo registrado, que muestra todas las versiones del modelo de previsión.

Adición de descripciones de modelos

Puede agregar descripciones a los modelos registrados y a las versiones de los modelos. Las descripciones de modelos registrados son útiles para registrar información que se aplica a varias versiones del modelo (por ejemplo, una introducción general del problema de modelado y el conjunto de datos). Las descripciones de la versión del modelo son útiles para detallar los atributos únicos de una versión de modelo determinada (por ejemplo, la metodología y el algoritmo usados para desarrollar el modelo).

Agregue una descripción general al modelo de previsión de energía registrado. Haga clic en el icono y escriba la siguiente descripción:

This model forecasts the power output of a wind farm based on weather data. The weather data consists of three features: wind speed, wind direction, and air temperature.

Añadir la descripción del modelo

Haga clic en Save(Guardar).
Haga clic en el vínculo Version 1 (Versión 1) de la página del modelo registrado para volver a la página de la versión del modelo.

Haga clic en el icono y escriba la siguiente descripción:

This model version was built using TensorFlow Keras. It is a feed-forward neural network with one hidden layer.

Añadir la descripción de la versión del modelo

Haga clic en Save(Guardar).

Transición de una versión de modelo

El registro de modelos de MLflow define varias fases del modelo: None (Ninguna), Staging (Ensayo), Production (Producción) y Archived (Archivado). Cada fase tiene un significado único. La fase Staging (Ensayo) está pensada para las pruebas del modelo, mientras que la fase Production (Producción) es para modelos que han completado los procesos de pruebas o revisión, y se han implementado en aplicaciones.

Haga clic en el botón Stage (Fase) para mostrar la lista de fases del modelo disponibles y las opciones de transición de fase disponibles.
Seleccione Transition to -> Production (Transición a -> Producción) y pulse OK (Aceptar) en la ventana de confirmación de la transición de fase para realizar la transición del modelo a Production (Producción).

Una vez que la versión del modelo se pasa a Production (Producción), se muestra la fase actual en la interfaz de usuario y se agrega una entrada al registro de actividad para reflejar la transición.

El registro de modelos de MLflow permite que varias versiones del modelo compartan la misma fase. Al hacer referencia a un modelo por fase, el registro de modelos usa la versión del modelo más reciente (la versión del modelo con el identificador de versión más grande). La página del modelo registrado muestra todas las versiones de un modelo determinado.

Página de modelo registrado

Registro y administración del modelo mediante la API de MLflow

En esta sección:

Definición del nombre del modelo mediante programación
Registro del modelo
Adición del modelo y las descripciones de las versiones del modelo mediante la API
Transición de una versión del modelo y recuperación de los detalles mediante la API

Definición del nombre del modelo mediante programación

Ahora que el modelo se ha registrado y pasado a Production (Producción), puede hacer referencia a él mediante las API de programación de MLflow. Defina el nombre del modelo registrado de la siguiente manera:

model_name = "power-forecasting-model"

Registro del modelo

model_name = get_model_name()

import mlflow

# The default path where the MLflow autologging function stores the TensorFlow Keras model
artifact_path = "model"
model_uri = "runs:/{run_id}/{artifact_path}".format(run_id=run_id, artifact_path=artifact_path)

model_details = mlflow.register_model(model_uri=model_uri, name=model_name)

import time
from mlflow.tracking.client import MlflowClient
from mlflow.entities.model_registry.model_version_status import ModelVersionStatus

# Wait until the model is ready
def wait_until_ready(model_name, model_version):
  client = MlflowClient()
  for _ in range(10):
    model_version_details = client.get_model_version(
      name=model_name,
      version=model_version,
    )
    status = ModelVersionStatus.from_string(model_version_details.status)
    print("Model status: %s" % ModelVersionStatus.to_string(status))
    if status == ModelVersionStatus.READY:
      break
    time.sleep(1)

wait_until_ready(model_details.name, model_details.version)

Adición del modelo y las descripciones de las versiones del modelo mediante la API

from mlflow.tracking.client import MlflowClient

client = MlflowClient()
client.update_registered_model(
  name=model_details.name,
  description="This model forecasts the power output of a wind farm based on weather data. The weather data consists of three features: wind speed, wind direction, and air temperature."
)

client.update_model_version(
  name=model_details.name,
  version=model_details.version,
  description="This model version was built using TensorFlow Keras. It is a feed-forward neural network with one hidden layer."
)

Transición de una versión del modelo y recuperación de los detalles mediante la API

client.transition_model_version_stage(
  name=model_details.name,
  version=model_details.version,
  stage='production',
)
model_version_details = client.get_model_version(
  name=model_details.name,
  version=model_details.version,
)
print("The current model stage is: '{stage}'".format(stage=model_version_details.current_stage))

latest_version_info = client.get_latest_versions(model_name, stages=["production"])
latest_production_version = latest_version_info[0].version
print("The latest production version of the model '%s' is '%s'." % (model_name, latest_production_version))

Carga de versiones del modelo registrado mediante la API

El componente de modelos de MLflow define funciones para cargar modelos desde varios marcos de aprendizaje automático. Por ejemplo, mlflow.tensorflow.load_model() se usa para cargar modelos de TensorFlow que se guardaron en el formato de MLflow, y mlflow.sklearn.load_model() se usa para cargar modelos de scikit-learn guardados en el formato de MLflow.

Estas funciones pueden cargar modelos desde el registro de modelos de MLflow.

import mlflow.pyfunc

model_version_uri = "models:/{model_name}/1".format(model_name=model_name)

print("Loading registered model version from URI: '{model_uri}'".format(model_uri=model_version_uri))
model_version_1 = mlflow.pyfunc.load_model(model_version_uri)

model_production_uri = "models:/{model_name}/production".format(model_name=model_name)

print("Loading registered model version from URI: '{model_uri}'".format(model_uri=model_production_uri))
model_production = mlflow.pyfunc.load_model(model_production_uri)

Previsión de la salida de energía con el modelo de producción

En esta sección, se usa el modelo de producción para evaluar los datos de previsión meteorológica de la granja eólica. La aplicación forecast_power() carga la versión más reciente del modelo de previsión desde la fase especificada y la usa para pronosticar la producción de energía durante los próximos cinco días.

def plot(model_name, model_stage, model_version, power_predictions, past_power_output):
  import pandas as pd
  import matplotlib.dates as mdates
  from matplotlib import pyplot as plt
  index = power_predictions.index
  fig = plt.figure(figsize=(11, 7))
  ax = fig.add_subplot(111)
  ax.set_xlabel("Date", size=20, labelpad=20)
  ax.set_ylabel("Power\noutput\n(MW)", size=20, labelpad=60, rotation=0)
  ax.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=17)
  ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%m/%d'))
  ax.plot(index[:len(past_power_output)], past_power_output, label="True", color="red", alpha=0.5, linewidth=4)
  ax.plot(index, power_predictions.squeeze(), "--", label="Predicted by '%s'\nin stage '%s' (Version %d)" % (model_name, model_stage, model_version), color="blue", linewidth=3)
  ax.set_ylim(ymin=0, ymax=max(3500, int(max(power_predictions.values) * 1.3)))
  ax.legend(fontsize=14)
  plt.title("Wind farm power output and projections", size=24, pad=20)
  plt.tight_layout()
  display(plt.show())

def forecast_power(model_name, model_stage):
  from mlflow.tracking.client import MlflowClient
  client = MlflowClient()
  model_version = client.get_latest_versions(model_name, stages=[model_stage])[0].version
  model_uri = "models:/{model_name}/{model_stage}".format(model_name=model_name, model_stage=model_stage)
  model = mlflow.pyfunc.load_model(model_uri)
  weather_data, past_power_output = get_weather_and_forecast()
  power_predictions = pd.DataFrame(model.predict(weather_data))
  power_predictions.index = pd.to_datetime(weather_data.index)
  print(power_predictions)
  plot(model_name, model_stage, int(model_version), power_predictions, past_power_output)

Creación de una nueva versión del modelo

Las técnicas clásicas de aprendizaje automático también son eficaces para la previsión de energía. El código siguiente entrena un modelo de bosque aleatorio mediante scikit-learn y lo registra en el registro de modelos de MLflow mediante la función mlflow.sklearn.log_model().

import mlflow.sklearn
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

with mlflow.start_run():
  n_estimators = 300
  mlflow.log_param("n_estimators", n_estimators)

  rand_forest = RandomForestRegressor(n_estimators=n_estimators)
  rand_forest.fit(X_train, y_train)

  val_x, val_y = get_validation_data()
  mse = mean_squared_error(rand_forest.predict(val_x), val_y)
  print("Validation MSE: %d" % mse)
  mlflow.log_metric("mse", mse)

  # Specify the `registered_model_name` parameter of the `mlflow.sklearn.log_model()`
  # function to register the model with the MLflow Model Registry. This automatically
  # creates a new model version
  mlflow.sklearn.log_model(
    sk_model=rand_forest,
    artifact_path="sklearn-model",
    registered_model_name=model_name,
  )

Recuperación del nuevo identificador de versión del modelo mediante la búsqueda del registro de modelos de MLflow

from mlflow.tracking.client import MlflowClient
client = MlflowClient()

model_version_infos = client.search_model_versions("name = '%s'" % model_name)
new_model_version = max([model_version_info.version for model_version_info in model_version_infos])

wait_until_ready(model_name, new_model_version)

Adición de una descripción a la nueva versión del modelo

client.update_model_version(
  name=model_name,
  version=new_model_version,
  description="This model version is a random forest containing 100 decision trees that was trained in scikit-learn."
)

Transición de la nueva versión del modelo a la fase de ensayo y prueba del modelo

Antes de implementar un modelo en una aplicación de producción, suele ser un procedimiento recomendado probarlo en un entorno de ensayo. El código siguiente pasa la nueva versión del modelo a Staging (Ensayo) y evalúa su rendimiento.

client.transition_model_version_stage(
  name=model_name,
  version=new_model_version,
  stage="Staging",
)

forecast_power(model_name, "Staging")

Implementación de la nueva versión del modelo en producción

Después de comprobar que la nueva versión del modelo funciona bien en la fase de ensayo, el código siguiente realiza la transición del modelo a Production (Producción) y usa exactamente el mismo código de aplicación de la sección Previsión de la salida de energía con el modelo de producción para generar una previsión de energía.

client.transition_model_version_stage(
  name=model_name,
  version=new_model_version,
  stage="production",
)

forecast_power(model_name, "production")

Ahora hay dos versiones de modelo del modelo de previsión en la fase Production (Producción): la versión del modelo entrenada en el modelo Keras y la versión entrenada en scikit-learn.

Versiones del modelo del producto

Nota:

Al hacer referencia a un modelo por fase, el registro de modelos de MLflow usa automáticamente la versión de producción más reciente. Esto le permite actualizar los modelos de producción sin cambiar el código de la aplicación.

Archivado y eliminación de modelos

Cuando ya no se usa una versión del modelo, puede archivarla o eliminarla. También puede eliminar un modelo registrado completo; esto quita todas sus versiones de modelo asociadas.

Archivado de la `Version 1` del modelo de previsión de energía

Archive la Version 1 del modelo de previsión de energía porque ya no se está utilizando. Puede archivar modelos en la interfaz de usuario del registro de modelos de MLflow o mediante la API de MLflow.

Archivado de la `Version 1` en la interfaz de usuario de MLflow

Para archivar la Version 1 del modelo de previsión de energía:

Abra su página de versión del modelo correspondiente en la interfaz de usuario del registro de modelos de MLflow:
Haga clic en el botón Stage (Fase) y seleccione Transition To -> Archived (Transición a -> Archivado):
Pulse OK (Aceptar) en la ventana de confirmación de la transición de fase.

Archivado de la `Version 1` mediante la API de MLflow

En el código siguiente, se usa la función MlflowClient.update_model_version() para archivar la Version 1 del modelo de previsión de energía.

from mlflow.tracking.client import MlflowClient

client = MlflowClient()
client.transition_model_version_stage(
  name=model_name,
  version=1,
  stage="Archived",
)

Eliminación de la `Version 1` del modelo de previsión de energía

También puede usar la interfaz de usuario de MLflow o la API de MLflow para eliminar versiones del modelo.

Advertencia

La eliminación de una versión del modelo es permanente y no se puede deshacer.

Eliminación de la `Version 1` en la interfaz de usuario de MLflow

Para eliminar la Version 1 del modelo de previsión de energía:

Abra su página de versión del modelo correspondiente en la interfaz de usuario del registro de modelos de MLflow.
Seleccione la flecha desplegable situada junto al identificador de versión y haga clic en Delete (Eliminar).

Eliminación de la `Version 1` mediante la API de MLflow

client.delete_model_version(
   name=model_name,
   version=1,
)

Eliminación del modelo mediante la API de MLflow

Primero debe realizar la transición de todas las fases de la versión del modelo restantes a None (Ninguna) o Archived (Archivado).

from mlflow.tracking.client import MlflowClient

client = MlflowClient()
client.transition_model_version_stage(
  name=model_name,
  version=2,
  stage="Archived",
)

client.delete_registered_model(name=model_name)

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En esta sección:

Creación de un nuevo modelo registrado

Exploración de la interfaz de usuario del registro de modelos

Adición de descripciones de modelos

Transición de una versión de modelo

Registro y administración del modelo mediante la API de MLflow

En esta sección:

Definición del nombre del modelo mediante programación

Registro del modelo

Adición del modelo y las descripciones de las versiones del modelo mediante la API

Transición de una versión del modelo y recuperación de los detalles mediante la API

Carga de versiones del modelo registrado mediante la API

Previsión de la salida de energía con el modelo de producción

Creación de una nueva versión del modelo

Recuperación del nuevo identificador de versión del modelo mediante la búsqueda del registro de modelos de MLflow

Adición de una descripción a la nueva versión del modelo

Transición de la nueva versión del modelo a la fase de ensayo y prueba del modelo

Implementación de la nueva versión del modelo en producción

Archivado y eliminación de modelos

Archivado de la `Version 1` del modelo de previsión de energía

Archivado de la `Version 1` en la interfaz de usuario de MLflow

Archivado de la `Version 1` mediante la API de MLflow

Eliminación de la `Version 1` del modelo de previsión de energía

Eliminación de la `Version 1` en la interfaz de usuario de MLflow

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Adición de descripciones de modelos

Transición de una versión de modelo

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Definición del nombre del modelo mediante programación

Registro del modelo

Adición del modelo y las descripciones de las versiones del modelo mediante la API

Transición de una versión del modelo y recuperación de los detalles mediante la API

Carga de versiones del modelo registrado mediante la API

Previsión de la salida de energía con el modelo de producción

Creación de una nueva versión del modelo

Recuperación del nuevo identificador de versión del modelo mediante la búsqueda del registro de modelos de MLflow

Adición de una descripción a la nueva versión del modelo

Transición de la nueva versión del modelo a la fase de ensayo y prueba del modelo

Implementación de la nueva versión del modelo en producción

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