MLflow ile deneme çalıştırma
MLflow denemeleri, veri bilim adamlarının deneme adı verilen bir koleksiyondaki eğitim çalıştırmalarını izlemesine olanak sağlar. Deneme çalıştırmaları, zaman içindeki değişiklikleri karşılaştırmak veya farklı hiper parametre değerlerine sahip modellerin göreli performansını karşılaştırmak için kullanışlıdır.
Deneme çalıştırma
Azure Databricks'te deneme oluşturma işlemi, bir çalıştırma başlattığınızda otomatik olarak gerçekleşir. MLflow'da çalıştırma başlatma, iki parametreyi günlüğe kaydetme ve bir ölçümü günlüğe kaydetme örneği aşağıda verilmiştir:
with mlflow.start_run():
mlflow.log_param("input1", input1)
mlflow.log_param("input2", input2)
# Perform operations here like model training.
mlflow.log_metric("rmse", rmse)
Bu durumda, denemenin adı not defterinin adıdır. Denemenizin adını değiştirmek için MLFLOW_EXPERIMENT_NAME adlı bir değişkeni dışarı aktarabilirsiniz.
Deneme çalıştırmasını gözden geçirme
Azure Databricks portalında Denemeler sayfası parametreler, ölçümler ve diğer yapıtlar için günlüğe kaydedilen değerler de dahil olmak üzere her deneme çalıştırmasının ayrıntılarını görüntülemenizi sağlar.
