ワークフロー

MLflow 入門

Weston Bassler

Senior MLOps Engieer

MLflow Projects

ワークフロー

1 unsplash.com
MLflow 入門

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 入門

ワークフロー

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 入門

Projects の実行

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 入門

Projects の実行

step_1.cancel() - 実行を停止

step_1.get_status() - 実行の状態を取得

step_1.run_id - 実行の run_id

step_1.wait() - 実行完了まで待機

MLflow 入門

Projects の実行

import mlflow

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


# step_1 の run_id を変数に設定
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 入門

ML ライフサイクル

モデルエンジニアリングとモデル評価

MLflow 入門

練習しましょう！

MLflow 入門

Preparing Video For Download...