工作流程

MLflow 入門

Weston Bassler

Senior MLOps Engieer

MLflow 專案

工作流程

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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
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工作流程

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'
)
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執行專案

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>
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執行專案

step_1.cancel() - 終止目前的執行

step_1.get_status() - 取得執行狀態

step_1.run_id - 此次執行的 run_id

step_1.wait() - 等待執行完成

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執行專案

import mlflow

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


# 設定 step_1 的 run_id 變數
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
    }

)
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ML 生命週期

模型工程與模型評估

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一起來練習吧！

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