वर्कफ़्लो

MLflow परिचय

Weston Bassler

Senior MLOps Engieer

MLflow Projects

वर्कफ़्लो

1 unsplash.com
MLflow परिचय

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 परिचय

वर्कफ़्लो

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 परिचय

Projects run

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 परिचय

Projects run

step_1.cancel() - वर्तमान रन समाप्त करें

step_1.get_status() - रन की स्थिति पाएँ

step_1.run_id - रन का run_id

step_1.wait() - रन पूरा होने तक प्रतीक्षा करें

MLflow परिचय

Projects run

import mlflow

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


# step_1 के run_id के लिए वैरिएबल सेट करें
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 परिचय

ML लाइफसाइकल

मॉडल इंजीनियरिंग और मॉडल इवैल्यूएशन

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