Étapes du modèle

Introduction à MLflow

Weston Bassler

Senior MLOps Engineer

Environnements logiciels

Schéma des environnements de développement, d'essai et de production

Introduction à MLflow

Étapes de modèle MLflow

  • Attribuées aux versions de modèle

  • Étapes prédéfinies :

    • Aucune
    • Essai
    • Production
    • Archivé

  • Une seule étape à la fois

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Étapes prédéfinies

Étapes prédéfinies

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Aucune

Étape Aucune

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Essai

Étape Essai

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Production

Étape Production

Introduction à MLflow

Archivé

Étape Archivé

Introduction à MLflow

Faire passer les modèles d'une étape à l'autre

interface de transition

# Import MLFlow Client
from mlflow import MlflowClient
client = MlflowClient()


# Transition vers Essai
client.transition_model_version_stage(
        name="Unicorn",
        version=3,
        stage="Staging"
    )
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Passer une version à l'étape d'essai

# Transition vers Essai
client.transition_model_version_stage(name="Unicorn", version=3, stage="Staging")

<ModelVersion: creation_timestamp=1679693470034, current_stage='Staging', 
description=None, last_updated_timestamp=1679699050734, name='Unicorn', 
run_id='a1454f2865e449f8835f38f71e53e547', run_link=None, 
source='./mlruns/1/a1454f2865e449f8835f38f71e53e547/artifacts/model', 
status='READY', status_message=None, tags={}, user_id=None, version=3>
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Interface du registre

interface du registre

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Passer à la production

# Transition vers Production
client.transition_model_version_stage(name="Unicorn", version=3, 
                                      stage="Production")

<ModelVersion: creation_timestamp=1679693470034, current_stage='Production', 
description=None, last_updated_timestamp=1679699633297, name='Unicorn', 
run_id='a1454f2865e449f8835f38f71e53e547', run_link=None, 
source='./mlruns/1/a1454f2865e449f8835f38f71e53e547/artifacts/model', 
status='READY', status_message=None, tags={}, user_id=None, version=3>
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Passons à la pratique !

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