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DAY 16
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AI & Data

我好想轉生成史萊姆系列 第 16

MLflow Tracking 的紀錄函數

本篇會介紹 MLflow Tracking 可以使用的紀錄函數,以我的個人的使用習慣來說,較常被使用到的為:mlflow.log_param()mlflow.log_metric()mlflow.log_artifact()mlflow.set_experiment()

  • mlflow.set_tracking_uri() 會連到一個 tracking URI。你也可以設定環境變數 MLFLOW_TRACKING_URI 讓 MLflow 從這邊取得。在上述兩者情況,URI 可以是一個遠端伺服器的 HTTP/HTTPS URI、一個資料庫的連結字串或是指到一個資料夾的本地路徑。預設 URI 為mlruns
  • mlflow.tracking.get_tracking_uri() 會回傳現在的 tracking URI。
  • mlflow.create_experiment() 會建立一個新的實驗和回傳它的 ID。透過傳送實驗 ID 到 mlflow.start_run,運行可以在實驗底下被啟用。
  • mlflow.set_experiment() 設定使用中的實驗。如果實驗不存在,則會建立一個新的實驗。如果你沒有在 mlflow.start_run() 指定實驗,則新的運行會在此實驗底下被啟用。
  • mlflow.start_run() 回傳現在使用中的運行,或者開始一個新的運行 和回傳一個 mlflow.ActiveRun 物件,可做為當前運行的一個資源管理器(context manager)。
  • mlflow.end_run() 結束現在使用中的運行(如果有的話)。
  • mlflow.active_run() 回傳一個現在使用中的 mlflow.entities.Run 物件(如果有的話)。
  • mlflow.log_param() 在現在使用中的運行記錄一組(鍵-值)參數,鍵和值都是字串,可以使用 mlflow.log_params() 來一次記錄多組的參數。
  • mlflow.log_metric() 紀錄一組(鍵-值)指標,值必須是一個數字。MLflow 會記得每一個指標的歷史數值。可以使用 mlflow.log_metrics() 來一次紀錄多組指標。
  • mlflow.set_tag() 在現在使用中的運行紀錄一組(鍵-值)標籤。鍵和值都是字串。可以使用 mlflow.set_tags() 來一次設定多組標籤。
  • mlflow.log_artifact() 紀錄一個當地的檔案或資料夾作為人工物(artifact),可以使用 artifact_path 來放置在運行的人工物 URI 中。運行的人工物可以被整理進資料夾中,所以你可以透過這個方法把人工物放進資料夾內。(即透過設定 artifact_path 來指定人工物該放進哪個資料夾內)。可以使用 mlflow.log_artifacts() 一次紀錄在一個給定的資料夾中多個檔案作為人工物。
  • mlflow.get_artifact_uri() 回傳當前運行應被記錄的人工物 URI。

References


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