Share via

Eksperyment MLflow

  • Artykuł

Źródło danych eksperymentu MLflow udostępnia standardowy interfejs API do ładowania danych przebiegu eksperymentu MLflow. Możesz załadować dane z eksperymentu notesu lub użyć nazwy eksperymentu MLflow lub identyfikatora eksperymentu.

Wymagania

Databricks Runtime 6.0 ML lub nowszy.

Ładowanie danych z eksperymentu notesu

Aby załadować dane z eksperymentu notesu, użyj polecenia load().

Python

df = spark.read.format("mlflow-experiment").load()
display(df)

Scala

val df = spark.read.format("mlflow-experiment").load()
display(df)

Ładowanie danych przy użyciu identyfikatorów eksperymentów

Aby załadować dane z co najmniej jednego eksperymentu obszaru roboczego, określ identyfikatory eksperymentów, jak pokazano.

Python

df = spark.read.format("mlflow-experiment").load("3270527066281272")
display(df)

Scala

val df = spark.read.format("mlflow-experiment").load("3270527066281272,953590262154175")
display(df)

Ładowanie danych przy użyciu nazwy eksperymentu

Możesz również przekazać nazwę eksperymentu load() do metody .

Python

expId = mlflow.get_experiment_by_name("/Shared/diabetes_experiment/").experiment_id
df = spark.read.format("mlflow-experiment").load(expId)
display(df)

Scala

val expId = mlflow.getExperimentByName("/Shared/diabetes_experiment/").get.getExperimentId
val df = spark.read.format("mlflow-experiment").load(expId)
display(df)

Filtrowanie danych na podstawie metryk i parametrów

W przykładach w tej sekcji pokazano, jak można filtrować dane po załadowaniu ich z eksperymentu.

Python

df = spark.read.format("mlflow-experiment").load("3270527066281272")
filtered_df = df.filter("metrics.loss < 0.01 AND params.learning_rate > '0.001'")
display(filtered_df)

Scala

val df = spark.read.format("mlflow-experiment").load("3270527066281272")
val filtered_df = df.filter("metrics.loss < 1.85 AND params.num_epochs > '30'")
display(filtered_df)

Schemat

Schemat ramki danych zwracanej przez źródło danych to:

root
|-- run_id: string
|-- experiment_id: string
|-- metrics: map
|    |-- key: string
|    |-- value: double
|-- params: map
|    |-- key: string
|    |-- value: string
|-- tags: map
|    |-- key: string
|    |-- value: string
|-- start_time: timestamp
|-- end_time: timestamp
|-- status: string
|-- artifact_uri: string