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DAY 16
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新興k8s工作流flyte與MLOps。系列 第 16

Day 16: flyte mlflow驗證

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更新task env
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驗證
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20250920/20178305c24ztn6sAi.png

提交training metric,根據上篇追蹤,應該是不包含model註冊,需要另外手動寫。

@task(enable_deck=True, container_image=custom_image, requests=Resources(mem="3000Mi"))
@mlflow_autolog(framework=mlflow.keras)
def train_model(epochs: int):
    # Refer to https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/classification
    fashion_mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist
    (train_images, train_labels), (_, _) = fashion_mnist.load_data()
    train_images = train_images / 255.0

    model = tf.keras.Sequential(
        [
            tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
            tf.keras.layers.Dense(128, activation="relu"),
            tf.keras.layers.Dense(10),
        ]
    )

    model.compile(
        optimizer="adam",
        loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
        metrics=["accuracy"],
    )
    model.fit(train_images, train_labels, epochs=epochs)

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20250920/20178305OgSgdIXcSL.png


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