Flusso di lavoro di Ml tradizionale di MLflow 3

Notebook di esempio

Il notebook di esempio esegue un processo di training del modello, che viene tracciato come MLflow Run, per produrre un modello sottoposto a training, che viene tracciato come modello con registrazione MLflow.

Notebook del modello ML tradizionale di MLflow 3

Ottieni il notebook

Esplorare i parametri e le prestazioni del modello usando l'interfaccia utente di MLflow

Per esplorare il modello nell'interfaccia utente di MLflow:

1. Fare clic su Esperimenti nella barra laterale dell'area di lavoro.

2. Trovare l'esperimento nell'elenco degli esperimenti. È possibile selezionare la casella di controllo Solo gli esperimenti oppure usare la casella di ricerca Filtra esperimenti per filtrare l'elenco degli esperimenti.

3. Fare clic sul nome dell'esperimento. Verrà visualizzata la pagina Esecuzioni . L'esperimento contiene due esecuzioni MLflow, una usata per eseguire il training del modello e una usata per valutare il modello.

   

4. Fare clic sulla scheda Modelli. L'oggetto LoggedModel (elasticnet) viene monitorato su questa schermata. È possibile visualizzare tutti i parametri e i metadati, nonché tutte le metriche collegate dalle esecuzioni di training e valutazione.

   

5. Fare clic sul nome del modello per visualizzare la pagina del modello, che contiene informazioni come i parametri e le metriche del modello, nonché i dettagli, ad esempio l'esecuzione di origine, i set di dati pertinenti e le versioni del modello registrate nel catalogo Unity.

   

6. Il notebook registra il modello nel catalogo unity. Di conseguenza, tutti i parametri del modello e i dati sulle prestazioni sono disponibili nella pagina della versione del modello in Esplora cataloghi. È possibile accedere direttamente a questa pagina facendo clic sulla versione del modello dalla pagina del modello MLflow. Facendo clic sull'ID modello e sull'esecuzione originale, verrai riportato rispettivamente alle pagine del modello MLflow e di esecuzione.

   

Qual è la differenza tra la scheda Modelli nella pagina dell'esperimento MLflow e la pagina della versione del modello in Esplora cataloghi?

La scheda Modelli della pagina dell'esperimento e la pagina della versione del modello in Esplora cataloghi mostrano informazioni simili sul modello. Le due viste hanno ruoli diversi nel ciclo di vita di sviluppo e distribuzione del modello.

• Nella scheda Modelli della pagina dell'esperimento vengono visualizzati i risultati dei modelli registrati da un esperimento in una singola pagina. La scheda Grafici in questa pagina fornisce visualizzazioni che consentono di confrontare i modelli e selezionare le versioni del modello da registrare nel catalogo Unity per la possibile distribuzione.
• In Esplora cataloghi la pagina della versione del modello offre una panoramica di tutti i risultati di valutazione e prestazioni del modello. Questa pagina mostra i parametri del modello, le metriche e le tracce in tutti gli ambienti collegati, inclusi aree di lavoro, endpoint ed esperimenti diversi. Ciò è utile per il monitoraggio e la distribuzione e funziona particolarmente bene con i processi di distribuzione. L'attività di valutazione in un processo di distribuzione crea metriche aggiuntive visualizzate in questa pagina. Il responsabile dell'approvazione per l'attività può esaminare questa pagina per valutare se approvare la versione del modello per l'implementazione.

Passaggi successivi

Per altre informazioni sul LoggedModel rilevamento introdotto in MLflow 3, vedere l'articolo seguente:

• Tenere traccia e confrontare i modelli usando i modelli registrati di MLflow.

Per altre informazioni sull'uso di MLflow 3 con flussi di lavoro di Deep Learning, vedere l'articolo seguente:

• Flusso di lavoro di Deep Learning di MLflow 3.