워크플로

MLflow 소개

Weston Bassler

Senior MLOps Engieer

MLflow Projects

워크플로

1 unsplash.com
MLflow 소개

MLproject

name: project_name
python_env: python_env.yaml
entry_points:

  step_1:
    command: "python train_model.py"

  step_2:
    command: "python evaluate_model.py {run_id}"
    parameters:
        run_id:
            type: str
            default: None
MLflow 소개

워크플로

import mlflow

# Step 1
step_1 = mlflow.projects.run(
    uri='./',
    entry_point='step_1'
)

# Step 2
step_2 = mlflow.projects.run(
    uri='./',
    entry_point='step_2'
)
MLflow 소개

Projects 실행

import mlflow

# Step 1
step_1 = mlflow.projects.run(
    uri='./',
    entry_point='step_1'
)


print(step_1)

<mlflow.projects.submitted_run.LocalSubmittedRun object at 0x125eac8b0>
MLflow 소개

Projects 실행

step_1.cancel() - 현재 실행 종료

step_1.get_status() - 실행 상태 확인

step_1.run_id - 실행의 run_id

step_1.wait() - 실행 완료까지 대기

MLflow 소개

Projects 실행

import mlflow

# Step 1
step_1 = mlflow.projects.run(
    uri='./',
    entry_point='step_1'
)


# step_1 run_id 변수 설정
step_1_run_id = step_1.run_id

# Step 2
step_2 = mlflow.projects.run(
    uri='./',
    entry_point='step_2',

    parameters={
        'run_id': step_1_run_id
    }

)
MLflow 소개

ML 수명주기

모델 엔지니어링과 모델 평가

MLflow 소개

¡Vamos a practicar!

MLflow 소개

Preparing Video For Download...