MLflow Model Registry 簡介

MLflow 入門

Weston Bassler

Senior MLOps Engineer

模型生命週期

開發、Staging 的流程圖

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MLflow Model Registry

  • 集中化儲存位置

  • 生命週期管理

    • 網頁 UI
    • MLflow Client 模組
    • 模型版本
    • 模型階段

model-registry

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MLflow Model Registry

  • Model（模型）

    • 已記錄到 MLflow Tracking

  • Registered Model（已註冊模型）

    • 取得版本
    • 可指派階段
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  • 模型版本

    • 每次註冊新模型會遞增

  • 模型階段

    • 可指派下列之一：
      • None
      • Staging
      • Production
      • Archived

階段

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使用 Model Registry

Models

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MLflow Client 模組

  • Experiments（實驗）

  • Runs（執行）

  • Model Versions（模型版本）

  • Registered Models（已註冊模型）

Machine Learning

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使用 MLflow client 模組

# Import from MLflow module
from mlflow import MlflowClient


# Create an instance
client = MlflowClient()


# Print the object
client

<mlflow.tracking.client.MlflowClient object at 0x101d55f30>
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註冊模型

# Create a Model named "Unicorn"
client.create_registered_model(name="Unicorn")

<RegisteredModel: creation_timestamp=1679404160448, description=None, 
last_updated_timestamp=1679404160448, latest_versions=[], name='Unicorn', 
tags={}>
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模型 UI

create-model

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搜尋已註冊模型

search-models

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搜尋已註冊模型

# Search for registered models
client.search_registered_models(filter_string=MY_FILTER_STRING)
  • 識別項
    • name－模型名稱
    • tags－與模型相關的標籤
  • 比較子
    • =－等於
    • !=－不等於
    • LIKE－區分大小寫的樣式比對
    • ILIKE－不區分大小寫的樣式比對
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搜尋範例

# Filter string
unicorn_filter_string = "name LIKE 'Unicorn%'"


# Search models
client.search_registered_models(filter_string=unicorn_filter_string)

[<RegisteredModel: creation_timestamp=1679404160448, description=None, 
last_updated_timestamp=1679404160448, latest_versions=[], name='Unicorn', 
tags={}>, 
<RegisteredModel: creation_timestamp=1679404276745, description=None, 
last_updated_timestamp=1679404276745, latest_versions=[], name='Unicorn 2.0', 
tags={}>]
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一起來練習吧！

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