मॉडल स्टेजेस

MLflow परिचय

Weston Bassler

Senior MLOps Engineer

सॉफ्टवेयर एनवायरनमेंट्स

डेवलपमेंट, स्टेजिंग, और प्रोडक्शन एनवायरनमेंट का डायग्राम

MLflow मॉडल स्टेजेस

मॉडल वर्ज़न को असाइन किए जाते हैं
प्रीडिफ़ाइंड स्टेजेस:
- None
- Staging
- Production
- Archived
एक समय में सिर्फ एक स्टेज

प्रीडिफ़ाइंड स्टेजेस

None

None स्टेज

Staging

Staging स्टेज

Production

Production स्टेज

Archived

Archived स्टेज

मॉडल ट्रांज़िशन करना

ट्रांज़िशन UI

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


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

मॉडल वर्ज़न को स्टेजिंग पर ले जाना

# Transition to Staging
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>

रजिस्ट्री UI

प्रोडक्शन पर ट्रांज़िशन

# Transition to 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>

अभ्यास करते हैं!

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