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Registre métricas, parâmetros e MLflow modelos durante o treinamento

Depois de se conectar ao seu Servidor de MLflow Rastreamento, você pode usar o MLflow SDK para registrar métricas, parâmetros e MLflow modelos.

Registre métricas de treinamento

Use mlflow.log_metric em uma corrida MLflow de treinamento para monitorar métricas. Para obter mais informações sobre o uso de métricas de registroMLflow, consultemlflow.log_metric.

with mlflow.start_run():
    mlflow.log_metric("foo", 1)
    
print(mlflow.search_runs())

Esse script deve criar uma execução experimental e imprimir uma saída semelhante à seguinte:

run_id experiment_id status artifact_uri ... tags.mlflow.source.name tags.mlflow.user tags.mlflow.source.type tags.mlflow.runName
0 607eb5c558c148dea176d8929bd44869 0 FINISHED s3://dddd/0/607eb5c558c148dea176d8929bd44869/a... ... file.py user-id LOCAL experiment-code-name

Na MLflow interface do usuário, esse exemplo deve ser semelhante ao seguinte:

Escolha Nome da execução para ver mais detalhes da execução.

Parâmetros e modelos de log

O exemplo a seguir mostra um fluxo de trabalho básico de treinamento de modelos usando SKLearn e mostra como monitorar esse modelo em uma execução de MLflow experimento. Este exemplo registra parâmetros, métricas e artefatos do modelo.

import mlflow

from mlflow.models import infer_signature

import pandas as pd
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

# This is the ARN of the MLflow Tracking Server you created
mlflow.set_tracking_uri(your-tracking-server-arn)
mlflow.set_experiment("some-experiment")

# Load the Iris dataset
X, y = datasets.load_iris(return_X_y=True)

# Split the data into training and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Define the model hyperparameters
params = {"solver": "lbfgs", "max_iter": 1000, "multi_class": "auto", "random_state": 8888}

# Train the model
lr = LogisticRegression(**params)
lr.fit(X_train, y_train)

# Predict on the test set
y_pred = lr.predict(X_test)

# Calculate accuracy as a target loss metric
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

# Start an MLflow run and log parameters, metrics, and model artifacts
with mlflow.start_run():
    # Log the hyperparameters
    mlflow.log_params(params)

    # Log the loss metric
    mlflow.log_metric("accuracy", accuracy)

    # Set a tag that we can use to remind ourselves what this run was for
    mlflow.set_tag("Training Info", "Basic LR model for iris data")

    # Infer the model signature
    signature = infer_signature(X_train, lr.predict(X_train))

    # Log the model
    model_info = mlflow.sklearn.log_model(
        sk_model=lr,
        artifact_path="iris_model",
        signature=signature,
        input_example=X_train,
        registered_model_name="tracking-quickstart",
    )

Na MLflow interface do usuário, escolha o nome do experimento no painel de navegação esquerdo para explorar todas as execuções associadas. Escolha o nome da execução para ver mais informações sobre cada execução. Neste exemplo, a página de execução do experimento para essa execução deve ser semelhante à seguinte.

Este exemplo registra o modelo de regressão logística. Na MLflow interface do usuário, você também deve ver os artefatos do modelo registrados.