1. Telepítse a conda-t.
2. Telepítse az MLflow csomagot (az install.packages("mlflow") segítségével)
3. Az MLflow telepítése (az mlflow::install_mlflow() segítségével)
4. setwd() az MLflow klónjának példakönyvtárába – ezt a munkakönyvtárat fogjuk használni az oktatóprogram futtatásához.

Mi az az MLflow futtatás?

Az MLflow projekt az adattudományi kód újrafelhasználható és reprodukálható módon történő csomagolására szolgáló formátum , amely elsősorban konvenciókon alapul. Ezenkívül a Projektek komponens API-t és parancssori eszközöket tartalmaz a projektek futtatásához, lehetővé téve a projektek munkafolyamatokba láncolását.

Hogyan lehet lekérdezni az MLflow-t?

Az MLflow címkék között kereshet úgy, hogy a címke nevét dupla idézőjelekbe vagy backtickbe írja. Például egy MLflow futtatás nevének kereséséhez adjon meg címkéket. "mlflow. runName" vagy címkék.

Ki használja az MLflow-t?

Az egyéni adatkutatók használhatják az MLflow Tracking funkciót a kísérletek lokális nyomon követésére a gépükön, a projektek kódjának megszervezésére a jövőbeni újrafelhasználás érdekében, és olyan modelleket állíthatnak elő, amelyeket a gyártómérnökök az MLflow telepítési eszközeivel telepíthetnek.

Ki hozta létre az MLflow-t?

Matei Zaharia , az Apache Spark eredeti és az MLflow megalkotója megosztotta a hírt az adatközösséggel a mai Spark + AI Summit rendezvényen tartott vitaindító előadásán.

Az MLflow nyílt forráskódú?

A napi körülbelül 60 000 letöltéssel 8 ezer csillagos a GitHubon – az MLflow egy nyílt forráskódú eszköz , amelyet eredetileg a Databricks indított el, és 2018-as indulása óta nagy népszerűségre tett szert. Segíti az adatkutatókat a gépi tanulás életciklusának több szakaszában.

Hogyan telepíthetem az MLflow ui-t?

Az MLFlow egyszerűen telepíthető olyan paranccsal, mint például a pip install mlflow . Az MLFlow UI egy olyan paranccsal indítható el, mint például az mlflow ui. A gépi tanulási modell betanítási naplói a modell betanítási kódjában található MLFlow API-k/módszerek használatával írhatók.

Hogyan zárhatom be az MLflow ui-t?

4 válasz. Nemrég találkoztam egy hasonló problémával, amikor meghívtam az mlflow ui-t a távoli szerveren. A kilépéshez a parancssorban a Ctrl + C billentyűkombináció általában működik.

Hogyan állíthat be egy MLflow kísérletet?

Kísérletet létrehozhat a mlflow kísérletek CLI használatával, az mlflow-val. create_experiment() , vagy a megfelelő REST paraméterek használatával. Az MLflow API és felhasználói felület lehetővé teszi kísérletek létrehozását és keresését. A futások rögzítése után lekérdezheti őket a Tracking UI vagy az MLflow API használatával.

Mi az a Databricks platform?

Az Azure Databricks a Microsoft Azure felhőszolgáltatási platformjára optimalizált adatelemzési platform . ... A Databricks Data Science & Engineering interaktív munkaterületet biztosít, amely lehetővé teszi az adatmérnökök, adattudósok és gépi tanulási mérnökök közötti együttműködést.

Mi az a modellnyilvántartás?

A modellnyilvántartás egy olyan adattár, amely betanított gépi tanulási (ML) modellek tárolására szolgál . Magukon a modelleken kívül a modellnyilvántartás információkat (metaadatokat) tárol a modell létrehozásához használt adatokról és képzési feladatokról. Ezen szükséges bemenetek nyomon követése elengedhetetlen az ML modellek származási helyének megállapításához.

Működik az MLflow Linuxon?

A mai Spark + AI Summit 2020 rendezvényen bejelentettük, hogy az MLflow Linux Foundation projektté válik. Két évvel ezelőtt elindítottuk az MLflow-t, egy nyílt forráskódú gépi tanulási platformot, amely lehetővé teszi a csapatok számára az ML-alkalmazások megbízható építését és gyártását. ... Izgatottan várjuk, hogy ez miként hoz még több hozzájárulást az MLflow-hoz.

Mire van írva az MLflow?

Zumar: Az MLflow nagy része Python nyelven íródott. Nyomkövető API-megvalósításokat, valamint modell API-megvalósításokat biztosítunk Java és R nyelven, és különféle összetevőkkel, például telepítési részekkel, például a távoli projektvégrehajtással kommunikálhat parancssori felületen keresztül.

Mik azok az MLflow ízek?

A ládamodell íze egy általános modellformátumot határoz meg egy tetszőleges R előrejelzési függvény MLflow-modellként történő megjelenítéséhez a hordozócsomagból származó ládafüggvény használatával. A predikciós függvény várhatóan egy adatkeretet vesz fel bemenetként, és kimenetként egy adatkeretet, egy vektort vagy egy listát állít elő az előrejelzésekkel.

Mit jelent az MLOps?

Az MLOps egy viszonylag új fogalom az AI (Artificial Intelligence) világában, és a „ gépi tanulási műveletek ” rövidítése. Arról szól, hogyan lehet a legjobban kezelni az adattudósokat és az üzemeltetőket a modellek hatékony fejlesztése, telepítése és nyomon követése érdekében.

Az MLflow a Databricks része?

A Databricks az MLflow teljes körűen felügyelt és hosztolt verzióját biztosítja vállalati biztonsági szolgáltatásokkal, magas rendelkezésre állással és egyéb Databricks munkaterület-szolgáltatásokkal, például kísérlet- és futáskezeléssel, valamint notebook-verziók rögzítésével. ... Mérsékelt korlátozásokat tervezünk a kísérletek és futtatások számára.

Mi az MLOps és MLflow?

Az MLflow egy MLOps-eszköz, amely lehetővé teszi az adatkutatók számára, hogy gyorsan legyártsák gépi tanulási projektjeit . Ennek elérése érdekében az MLFlow négy fő összetevővel rendelkezik, ezek a követés, a projektek, a modellek és a rendszerleíró adatbázis. Az MLflow lehetővé teszi a modellek betanítását, újrafelhasználását és üzembe helyezését bármely könyvtárral, és reprodukálható lépésekbe csomagolását.

Mi az MLflow kliens?

Kísérleteket létrehozó és kezelő és futtató MLflow nyomkövető kiszolgáló, valamint regisztrált modelleket és modellverziókat létrehozó és kezelő MLflow Registry Server kliense. ...

Hogyan törölhetem véglegesen az MLflow-kísérletet?

A mlflow állapot szerint 1.11. 0, a kísérleten belüli futtatások végleges törlésének javasolt módja: mlflow gc [OPCIÓK] . Véglegesen törölje a futásokat a törölt életciklus szakaszban a megadott háttértárból. Ez a parancs törli a megadott futtatáshoz kapcsolódó összes mellékterméket és metaadatot.

Hogyan adhatok MLflow nevet a futásomnak?

Lehetőség van a futásnevek szerkesztésére az MLflow felhasználói felületről. Először kattintson arra a futtatásra, amelynek a nevét szerkeszteni szeretné . Jelenleg nincs stabil nyilvános API a futásnevek beállítására – azonban programozottan is beállíthatja/szerkesztheti a futásneveket, ha beállítja a címkét az mlflow kulccsal.

Mi az azúrkék ml áramlás?

Az MLflow egy nyílt forráskódú platform a teljes körű gépi tanulási életciklus kezelésére . A következő elsődleges összetevőkkel rendelkezik: Követés: Lehetővé teszi a kísérletek nyomon követését a paraméterek és eredmények rögzítése és összehasonlítása érdekében.