Параллелизация настройки гиперпараметров с помощью scikit-learn и MLflow
В этой записной книжке показано, как использовать Hyperopt для параллелизации вычислений настройки гиперпараметров. Он использует класс для автоматического SparkTrials распределения вычислений между рабочими ролей кластера. Он также иллюстрирует автоматическое отслеживание MLflow запусков Hyperopt, чтобы вы могли сохранить результаты для дальнейшего использования.
Параллелизация настройки гиперпараметров с помощью автоматической записной книжки отслеживания MLflow
После выполнения действий в последней ячейке записной книжки в пользовательском интерфейсе MLflow должно отобразиться следующее:
