Нейросеть MLflow

MLflow — это инструмент для управления жизненным циклом моделей машинного обучения, разработанный компанией Databricks. Он предоставляет удобные средства для отслеживания экспериментов, регистрации параметров и метрик, упаковки моделей в воспроизводимые форматы и организации их развертывания.

Основные возможности MLflow

• Отслеживание экспериментов: MLflow позволяет сохранять параметры, метрики и артефакты каждого эксперимента, обеспечивая прозрачность процесса разработки модели.
• Управление моделями: Поддерживает регистрацию моделей в центральном репозитории, а также их последующую загрузку и использование в других проектах.
• Интеграция с популярными фреймворками: Работает с такими инструментами, как TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn и другими, предоставляя универсальные API для всех этапов работы с моделями.
• Развертывание моделей: Обеспечивает возможность простого развертывания моделей в виде REST-сервисов или локальных приложений.

Как начать работать с MLflow

1. Установите необходимые библиотеки. Для этого выполните команду:

   pip install mlflow

2. Создайте эксперимент. Эксперимент — это контейнер для ваших запусков, где будут храниться все результаты.

   mlflow.create_experiment("my_first_experiment")

3. Запустите трекинг вашего кода. Используйте контекст-менеджеры для записи параметров и метрик.

   with mlflow.start_run():            # Ваш код здесь            mlflow.log_param("learning_rate", 0.01)            mlflow.log_metric("accuracy", 0.95)

4. Зарегистрируйте модель. После завершения тренировки сохраните вашу модель в формате, поддерживаемом MLflow.

   mlflow.sklearn.log_model(model, "model")

Эти шаги помогут вам эффективно управлять вашим процессом машинного обучения с помощью MLflow, делая его более организованным и воспроизводимым.