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DAY 23
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AI & Data

我好想轉生成史萊姆系列 第 23

MLflow 執行專案的兩種方法

MLflow 提供了兩種方法來執行專案:

  1. 使用 mlflow run 指令工具
  2. 使用 Python API mlflow.projects.run()

這兩個工具都含有以下的參數:

  • Project URI
    是一個本地的資料夾或者是 Git repository 路徑。如果要針對專案中子目錄的 MLproject 檔案來執行,可以在路徑的最後加一個#,後面接著子目錄的名稱即可。
  • Project Version
    對於是 Git repository 的專案,可以是 commit hash 或分支名稱。
  • Entry Point
    進入點的名稱,預設值是 main。你可以使用任何在 MLproject 檔案中已經被命名的進入點,或專案中的任何 .py.sh 檔案。
  • Parameters
    (鍵-值)參數組。
  • Environment
    預設的情況下,MLflow 的專案會在 MLproject 檔案中指定的環境下被執行。你可以透過 --no-conda 來忽略被指定的環境,而是在系統環境下執行。

MLflow 在 GitHub 上提供了一個簡單的範例,你可以直接下指令來執行:

$ mlflow run git@github.com:mlflow/mlflow-example.git -P alpha=0.5

執行這個指令後 MLflow 會自動地幫你建立 Conda 環境,然後把 train.py 跑起來,同時也會帶入相對應的參數。

References


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MLflow MLproject 檔案中指令的語法
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MLflow 透過 Projects API 和 Optuna 來做參數搜尋
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