MLflow プロジェクトの実行

MLflow 入門

Weston Bassler

Senior MLOps Engineer

API とコマンドライン

ワークフロー

MLflow 入門

Projects API

mlflow.projects

mlflow.projects.run()

  • uri - MLproject ファイルへの URI

  • entry_point - 実行を開始する MLproject のエントリポイント

  • experiment_name - 学習実行を記録する実験

  • env_manager - Python 環境マネージャー: local または virtualenv

# MLflow プロジェクトを実行
mlflow.projects.run(

    uri='./',

    entry_point='main',

    experiment_name='My Experiment',

    env_manager='virtualenv'

)
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MLproject

name: salary_model
python_env: python_env.yaml
entry_points:
  main:
    command: "python train_model.py"
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train_model.py

# ライブラリとモジュールのインポート
import mlflow
import mlflow.sklearn
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split


# 学習データ
df = pd.read_csv('Salary_predict.csv')
X = df[["experience", "age", "interview_score"]]
y = df[["Salary"]]
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train_model.py

# 学習・テスト分割 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.7,
                                                    random_state=0)


# Scikit-learn フレーバーの自動ロギングを有効化
mlflow.sklearn.autolog()

# モデル学習
lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
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プロジェクトの実行

# MLflow モジュールのインポート
import mlflow


# ローカルプロジェクトを実行
mlflow.projects.run(uri='./', entry_point='main', 
                    experiment_name='Salary Model')
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実行結果

# ローカルプロジェクトを実行
mlflow.projects.run(uri='./', entry_point='main', 
                    experiment_name='Salary Model')

2023/04/02 14:33:23 INFO mlflow.projects: 'Salary Model' は存在しません。
新しい実験を作成します

2023/04/02 14:33:23 INFO mlflow.utils.virtualenv: python 3.10.8 が存在しない場
合はインストールします
2023/04/02 14:33:23 INFO mlflow.utils.virtualenv: 新しい環境を作成中 
/.mlflow/envs/mlflow-44f5094bba686a8d4a5c772
created virtual environment CPython3.10.8.final.0-64 in 236ms
2023/04/02 14:33:23 INFO mlflow.utils.virtualenv: 依存関係をインストール中
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実行結果

2023/04/02 14:33:59 INFO mlflow.projects.backend.local: === コマンドを実行中 
'source /.mlflow/envs/mlflow-44f5094bba686a8d4a5c772/bin/activate && python 
train_model.py' 実行 ID '562916d45aeb48ec84c1c393d6e3f5b6' ===

2023/04/02 14:34:34 INFO mlflow.projects: === 実行 (ID 
'562916d45aeb48ec84c1c393d6e3f5b6') は成功しました ===
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MLflow トラッキング

MLflow トラッキング UI

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コマンドライン

mlflow run

  • --entry-point - 実行を開始する MLproject のエントリポイント

  • --experiment-name - 学習実行を記録する実験

  • --env-manager - Python 環境マネージャー: local または virtualenv

  • URI - MLproject ファイルへの URI

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実行コマンド

# Salary Model 実験の main エントリポイントを実行
mlflow run --entry-point main --experiment-name "Salary Model" ./

2023/04/02 15:23:34 INFO mlflow.utils.virtualenv: python 3.10.8 が存在しない場
合はインストールします
2023/04/02 15:23:34 INFO mlflow.utils.virtualenv: 環境 
/.mlflow/envs/mlflow-44f5094bba686a8d4a5c772 は既に存在します

2023/04/02 15:23:34 INFO mlflow.projects.backend.local: === コマンドを実行中 'source
/Users/weston/.mlflow/envs/mlflow-44f5094bba686a8d4a5c772/bin/activate && python 
train_model.py' 実行 ID 'da5b37b6f53245e5bca59ba8ed6d7dc1' ===

2023/04/02 15:23:38 INFO mlflow.projects: === 実行 
(ID 'da5b37b6f53245e5bca59ba8ed6d7dc1') は成功しました ===
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