diff --git a/autologging-in-mlflow.ipynb b/autologging-in-mlflow.ipynb new file mode 100644 index 0000000..28f0fad --- /dev/null +++ b/autologging-in-mlflow.ipynb @@ -0,0 +1,281 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# MLflow 的自动记录\n", + "\n", + "在这个快速入门中，您将了解 MLflow 中的自动日志记录功能，以简化模型、指标和参数的日志记录。训练并查看记录的运行数据后，我们将加载记录的模型来执行推理，以尽可能最省时的方式显示 MLflow Tracking 的核心功能。\n", + "\n", + "- 安装 MLflow\n", + "\n", + "- 在代码中添加 MLflow 跟踪服务\n", + "\n", + "- 在 MLflow web UI 中查看实验与运行结果\n", + "\n", + "- 通过跟踪服务与别人分享你的实验数据\n", + "\n", + "- 保存实验生成的模型\n", + "\n", + "- 加载模型用于推理\n", + "\n", + "作为一名数据科学家，模型往往需要经过多次的实验、迭代。 MLflow Tracking 可以记录模型训练中的重要信息、训练版本进行对比，以及与其他人分享结果。便于 ML 工程师或 MLOps 人员，比较、共享和部署生成的最佳模型。\n", + "\n", + "![1705822299258.png](https://ssl.lunadeer.cn:14437/i/2024/01/21/65acc85d18cb4.png)\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## 安装 MLflow\n", + "\n", + "可以使用 pip 直接进行安装：\n", + "\n", + "```shell\n", + "pip install mlflow\n", + "```" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## 在代码中添加 MLflow 自动跟踪\n", + "\n", + "对于许多流行的 ML 库，您只需调用一个函数：`mlflow.autolog()`。如果您使用的是受支持的库之一，mlflow 自动记录运行的参数、指标等信息。\n", + "\n", + "> 支持的机器学习库：\n", + ">\n", + "> Fastai\n", + "> \n", + "> Gluon\n", + "> \n", + "> Keras\n", + "> \n", + "> LightGBM\n", + "> \n", + "> PyTorch\n", + "> \n", + "> Scikit-learn\n", + "> \n", + "> Spark\n", + "> \n", + "> Statsmodels\n", + "> \n", + "> XGBoost\n", + "\n", + "例如，以下自动记录 scikit-learn 运行：" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "2024/01/21 16:08:10 WARNING mlflow.utils.autologging_utils: You are using an unsupported version of sklearn. If you encounter errors during autologging, try upgrading / downgrading sklearn to a supported version, or try upgrading MLflow.\n", + "2024/01/21 16:08:10 INFO mlflow.tracking.fluent: Autologging successfully enabled for sklearn.\n", + "2024/01/21 16:08:10 INFO mlflow.utils.autologging_utils: Created MLflow autologging run with ID 'd79193a0d0bf40509f6de578ed3e6cfa', which will track hyperparameters, performance metrics, model artifacts, and lineage information for the current sklearn workflow\n" + ] + } + ], + "source": [ + "import mlflow\n", + "\n", + "from sklearn.model_selection import train_test_split\n", + "from sklearn.datasets import load_diabetes\n", + "from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor\n", + "\n", + "mlflow.autolog()\n", + "\n", + "db = load_diabetes()\n", + "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(db.data, db.target)\n", + "\n", + "# Create and train models.\n", + "rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=6, max_features=3)\n", + "rf.fit(X_train, y_train)\n", + "\n", + "# Use the model to make predictions on the test dataset.\n", + "predictions = rf.predict(X_test)\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "> 如果使用的是不受支持的机器学习库则需要自己手动记录相关数据" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## 查看 MLflow 的实验与运行结果\n", + "\n", + "运行完你的代码后便可以在 mlflow ui 中查看结果\n", + "\n", + "```shell\n", + "mlflow ui\n", + "```" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "> 也可以在开始自动记录数据之前配置用于记录的 MLflow 服务，再不配置的情况下会默认将数据记录在当前文件夹，运行 mlfow ui 时会加载当前文件夹下记录的数据。" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "mlflow.set_tracking_uri(\"http://127.0.0.1:8080\")\n", + "mlflow.autolog() # Or other tracking functions" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## 保存模型\n", + "\n", + "MLflow 模型是一个以标准格式打包的机器学习模型目录。该目录包含：\n", + "\n", + "- YAML 格式的 MLModel 文件，指定模型的格式、依赖项、签名（如果有）和重要元数据；\n", + "\n", + "- 模型格式实例化模型所需的各种文件。通常是一个序列化的 Python 对象；\n", + "\n", + "- 模型运行所需的环境配置文件（例如 conda.yaml requirements.txt 文件）；\n", + "\n", + "- 输入示例（输入示例）\n", + "\n", + "使用自动记录时，MLflow 将自动记录代码中创建的任何模型。您还可以通过调用 mlflow.{library_module_name}.log_model 手动记录模型。此外，如果想要将运行的 ID 直接输出到控制台需要获取 mlflow.ActiveRun 类型的对象。您可以通过将所有日志记录代码包装在 with mlflow.start_run() as run: 块中来获取运行时对象。 " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import mlflow\n", + "from mlflow.models import infer_signature\n", + "\n", + "from sklearn.model_selection import train_test_split\n", + "from sklearn.datasets import load_diabetes\n", + "from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor\n", + "\n", + "with mlflow.start_run() as run:\n", + " # Load the diabetes dataset.\n", + " db = load_diabetes()\n", + " X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(db.data, db.target)\n", + "\n", + " # Create and train models.\n", + " rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=6, max_features=3)\n", + " rf.fit(X_train, y_train)\n", + "\n", + " # Use the model to make predictions on the test dataset.\n", + " predictions = rf.predict(X_test)\n", + " print(predictions)\n", + "\n", + " signature = infer_signature(X_test, predictions)\n", + " mlflow.sklearn.log_model(rf, \"model\", signature=signature)\n", + "\n", + " print(f\"Run ID: {run.info.run_id}\")\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "对于 sklearn 格式的模型，log_model 将以下文件存储在跟踪服务器上对应的 artifacts 目录中：\n", + "\n", + "```\n", + "model/\n", + "|-- MLmodel\n", + "|-- conda.yaml\n", + "|-- model.pkl\n", + "|-- python_env.yaml\n", + "|-- requirements.txt\n", + "\n", + "```\n", + "\n", + "在没有调用 `set_tracking_uri` 设置跟踪服务器的情况下， 相关模型以及数据会被记录在当前目录下的 mlruns 目录中。" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## 从指定的训练记录中加载模型用于推理\n", + "\n", + "要加载并运行先前训练中存储的模型，您可以使用 mlflow.{library_module_name}.load_model 函数通过训练 ID 加载模型。您可以在 Web UI 中找到运行 ID：\n", + "\n", + "![1705824885521.png](https://ssl.lunadeer.cn:14437/i/2024/01/21/65acd276b93e2.png)\n", + "\n", + "在 Web UI 中其实直接提供了每个模型的加载使用示例：\n", + "\n", + "![1705825042046.png](https://ssl.lunadeer.cn:14437/i/2024/01/21/65acd313c275e.png)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import mlflow\n", + "\n", + "from sklearn.model_selection import train_test_split\n", + "from sklearn.datasets import load_diabetes\n", + "\n", + "db = load_diabetes()\n", + "X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(db.data, db.target)\n", + "\n", + "model = mlflow.sklearn.load_model(\"runs:/d7ade5106ee341e0b4c63a53a9776231\")\n", + "predictions = model.predict(X_test)\n", + "print(predictions)\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "请注意，虽然 `log_model` 会自动保存模型运行所需的环境文件（例如 conda.yaml 和requirements.txt），但 load_model 不会自动重新创建该环境。因此在新环境中加载模型时，需要先使用包管理器（conda、virtualenv、pip 等）安装对应的环境。\n", + "\n", + "如果您使用 `mlflow modelsserve` 来运行您的模型，MLflow 将自动重新创建环境。这些命令还接受 --env-manager 等选项以进行更精细的控制。[此文档](https://mlflow.org/docs/latest/models.html#model-enviroment-management)进行了详细描述。\n", + "\n", + "对于 `mlflow.pyfunc.spark_udf()`，您可以使用 --env-manager 标志在 Spark 批量推理期间重新创建环境。" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "mlflow", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.10.13" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} diff --git a/compare-chose-deploy.ipynb b/compare-chose-deploy.ipynb new file mode 100644 index 0000000..ad47b02 --- /dev/null +++ b/compare-chose-deploy.ipynb @@ -0,0 +1,553 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# 对比、选择、部署模型\n", + "\n", + "在本笔记中，您将：\n", + "\n", + "- 对训练脚本运行超参数扫描\n", + "\n", + "- 比较 MLflow UI 中的运行结果\n", + "\n", + "- 选择最佳运行并将其注册为模型\n", + "\n", + "- 将模型部署到 REST API\n", + "\n", + "- 构建适合部署到云平台的容器镜像\n", + "\n", + "作为 ML 工程师或 MLOps 专业人员，您可以使用 MLflow 来比较、共享和部署团队生成的最佳模型。在本笔记中，您将使用 MLflow Web UI 来比较超参数扫描的结果，选择最佳迭代并将其注册为模型。然后，您将模型部署到 REST API。最后，将模型打包为 Docker 容器映像进行部署。\n", + "\n", + "![1705822299258.png](https://ssl.lunadeer.cn:14437/i/2024/01/21/65acc85d18cb4.png)\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## 准备工作\n", + "\n", + "安装并启动一个 MLflow 跟踪服务。\n", + "\n", + "```shell\n", + "pip install mlflow\n", + "mlflow server --host 127.0.0.1 --port 8080\n", + "```" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## 运行超参扫描\n", + "\n", + "此示例尝试在葡萄酒质量数据集上优化 Keras 深度学习模型的 RMSE 指标。它有两个试图优化的超参数：`学习率`和`动量`。我们将使用 Hyperopt 库对学习率和动量的不同值运行超参数扫描，并将结果记录在 MLflow 中。\n", + "\n", + "在运行超参数扫描之前，我们先设置我们的跟踪记录服务：" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from tensorflow import keras\n", + "import numpy as np\n", + "import pandas as pd\n", + "from hyperopt import STATUS_OK, Trials, fmin, hp, tpe\n", + "from sklearn.metrics import mean_squared_error\n", + "from sklearn.model_selection import train_test_split\n", + "\n", + "import mlflow\n", + "from mlflow.models import infer_signature\n", + "\n", + "mlflow.set_tracking_uri(uri=\"http://127.0.0.1:8080\")\n", + "\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "然后加载数据，并区分出训练集、验证集和测试集：" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
fixed acidityvolatile aciditycitric acidresidual sugarchloridesfree sulfur dioxidetotal sulfur dioxidedensitypHsulphatesalcoholquality
16857.20.250.2814.400.05555.0205.00.998603.120.389.07
1305.70.260.2510.400.0207.057.00.994003.390.3710.65
29196.40.160.328.750.03838.0118.00.994493.190.4110.75
31717.30.200.392.300.04824.087.00.990442.940.3512.06
34446.70.300.4418.750.05765.0224.00.999563.110.539.15
44266.20.210.526.500.04728.0123.00.994183.220.499.96
4667.00.140.329.000.03954.0141.00.995603.220.439.46
30927.60.270.523.200.04328.0152.00.991293.020.5311.46
37726.30.240.2913.700.03553.0134.00.995673.170.3810.66
8608.10.270.351.700.03038.0103.00.992553.220.6310.48
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " fixed acidity volatile acidity citric acid residual sugar chlorides \\\n", + "1685 7.2 0.25 0.28 14.40 0.055 \n", + "130 5.7 0.26 0.25 10.40 0.020 \n", + "2919 6.4 0.16 0.32 8.75 0.038 \n", + "3171 7.3 0.20 0.39 2.30 0.048 \n", + "3444 6.7 0.30 0.44 18.75 0.057 \n", + "4426 6.2 0.21 0.52 6.50 0.047 \n", + "466 7.0 0.14 0.32 9.00 0.039 \n", + "3092 7.6 0.27 0.52 3.20 0.043 \n", + "3772 6.3 0.24 0.29 13.70 0.035 \n", + "860 8.1 0.27 0.35 1.70 0.030 \n", + "\n", + " free sulfur dioxide total sulfur dioxide density pH sulphates \\\n", + "1685 55.0 205.0 0.99860 3.12 0.38 \n", + "130 7.0 57.0 0.99400 3.39 0.37 \n", + "2919 38.0 118.0 0.99449 3.19 0.41 \n", + "3171 24.0 87.0 0.99044 2.94 0.35 \n", + "3444 65.0 224.0 0.99956 3.11 0.53 \n", + "4426 28.0 123.0 0.99418 3.22 0.49 \n", + "466 54.0 141.0 0.99560 3.22 0.43 \n", + "3092 28.0 152.0 0.99129 3.02 0.53 \n", + "3772 53.0 134.0 0.99567 3.17 0.38 \n", + "860 38.0 103.0 0.99255 3.22 0.63 \n", + "\n", + " alcohol quality \n", + "1685 9.0 7 \n", + "130 10.6 5 \n", + "2919 10.7 5 \n", + "3171 12.0 6 \n", + "3444 9.1 5 \n", + "4426 9.9 6 \n", + "466 9.4 6 \n", + "3092 11.4 6 \n", + "3772 10.6 6 \n", + "860 10.4 8 " + ] + }, + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# Load dataset\n", + "data = pd.read_csv(\n", + " \"datasets/winequality-white.csv\",\n", + " sep=\";\",\n", + ")\n", + "\n", + "# Split the data into training, validation, and test sets\n", + "train, test = train_test_split(data, test_size=0.25, random_state=42)\n", + "train_x = train.drop([\"quality\"], axis=1).values\n", + "train_y = train[[\"quality\"]].values.ravel()\n", + "test_x = test.drop([\"quality\"], axis=1).values\n", + "test_y = test[[\"quality\"]].values.ravel()\n", + "train_x, valid_x, train_y, valid_y = train_test_split(\n", + " train_x, train_y, test_size=0.2, random_state=42\n", + ")\n", + "signature = infer_signature(train_x, train_y)\n", + "\n", + "train[-10:]\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "然后我们定义模型结构并训练模型。 `train_model` 函数使用 MLflow 来跟踪每个试验作为子运行的参数、结果和模型本身。" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def train_model(params, epochs, train_x, train_y, valid_x, valid_y, test_x, test_y):\n", + " # 定义模型结构\n", + " model = keras.Sequential(\n", + " [\n", + " keras.Input([train_x.shape[1]]),\n", + " keras.layers.Normalization(mean=np.mean(train_x), variance=np.var(train_x)),\n", + " keras.layers.Dense(64, activation=\"relu\"),\n", + " keras.layers.Dense(1),\n", + " ]\n", + " )\n", + "\n", + " # 编译模型\n", + " model.compile(\n", + " optimizer=keras.optimizers.SGD(\n", + " learning_rate=params[\"lr\"], momentum=params[\"momentum\"]\n", + " ),\n", + " loss=\"mean_squared_error\",\n", + " metrics=[keras.metrics.RootMeanSquaredError()],\n", + " )\n", + "\n", + " # 训练模型并记录训练数据\n", + " with mlflow.start_run(nested=True):\n", + " model.fit(\n", + " train_x,\n", + " train_y,\n", + " validation_data=(valid_x, valid_y),\n", + " epochs=epochs,\n", + " batch_size=64,\n", + " )\n", + " # Evaluate the model\n", + " eval_result = model.evaluate(valid_x, valid_y, batch_size=64)\n", + " eval_rmse = eval_result[1]\n", + "\n", + " # Log parameters and results\n", + " mlflow.log_params(params)\n", + " mlflow.log_metric(\"eval_rmse\", eval_rmse)\n", + "\n", + " # Log model\n", + " mlflow.tensorflow.log_model(model, \"model\", signature=signature)\n", + "\n", + " return {\"loss\": eval_rmse, \"status\": STATUS_OK, \"model\": model}\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "目标函数接受超参数并返回该组超参数的 `train_model` 函数的结果。" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "def objective(params):\n", + " # MLflow will track the parameters and results for each run\n", + " result = train_model(\n", + " params,\n", + " epochs=3,\n", + " train_x=train_x,\n", + " train_y=train_y,\n", + " valid_x=valid_x,\n", + " valid_y=valid_y,\n", + " test_x=test_x,\n", + " test_y=test_y,\n", + " )\n", + " return result\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "接下来，我们将为 Hyperopt 定义搜索空间。在这种情况下，我们想要尝试不同的学习率和动量值。 Hyperopt 通过选择一组初始超参数来开始其优化过程，通常是随机选择或基于指定的域空间选择。该域空间定义了每个超参数可能值的范围和分布。在评估初始集后，Hyperopt 使用结果更新其概率模型，以特定的的方式指导后续超参数集的选择，旨在收敛到最优解。" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "space = {\n", + " \"lr\": hp.loguniform(\"lr\", np.log(1e-5), np.log(1e-1)),\n", + " \"momentum\": hp.uniform(\"momentum\", 0.0, 1.0),\n", + "}\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "最后，我们将使用 Hyperopt 运行超参数扫描，传入目标函数和搜索空间。 Hyperopt 将尝试不同的超参数组合并返回最佳组合的结果。每次尝试的数据都会在 `train_model` 中被记录，我们同时也会最佳参数、模型和评估指标。" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "mlflow.set_experiment(\"/wine-quality\")\n", + "with mlflow.start_run():\n", + " # 使用 Hyperopt 进行最佳超参搜索\n", + " trials = Trials()\n", + " best = fmin(\n", + " fn=objective,\n", + " space=space,\n", + " algo=tpe.suggest,\n", + " max_evals=8,\n", + " trials=trials,\n", + " )\n", + "\n", + " # 获取结果的详细值\n", + " best_run = sorted(trials.results, key=lambda x: x[\"loss\"])[0]\n", + "\n", + " print(best_run)\n", + "\n", + " # 记录最佳超参、损失值以及模型\n", + " mlflow.log_params(best)\n", + " mlflow.log_metric(\"eval_rmse\", best_run[\"loss\"])\n", + " mlflow.tensorflow.log_model(best_run[\"model\"], \"model\", signature=signature)\n", + "\n", + " # Print out the best parameters and corresponding loss\n", + " print(f\"Best parameters: {best}\")\n", + " print(f\"Best eval rmse: {best_run['loss']}\")\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## 对比运行结果\n", + "\n", + "打开 MLflow Web UI，可以看到刚才的训练数据记录在 `/wine-quality` 中。在默认的表视图中，点击展示更多列，添加 test_rmse 、lr 和 momentum 列。再按照均方根误差从低到高排列，此测试数据集上的最小均方根误差通常约为 0.70。对应的 `lr` 和 `momentum` 极为此最小均方根误差的学习率和动量。\n", + "\n", + "![1705834858896.png](https://ssl.lunadeer.cn:14437/i/2024/01/21/65acf96c1e7cb.png)\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "选择图表视图。选择平行坐标图并将其配置为显示 lr 和动量坐标以及 test_rmse 指标。该图中的每条线代表一次运行，并将每个超参数评估运行的参数与该运行的评估误差指标相关联。\n", + "\n", + "![1705835102334.png](https://ssl.lunadeer.cn:14437/i/2024/01/21/65acfa5f7e0f0.png)\n", + "\n", + "该图上的红色图是表现不​​佳的运行。最低的是 lr 和动量均设置为 0.0 的基线运行。该基线运行的 RMSE 约为 0.89。其他红线表明，高势头也可能导致此问题和架构的不良结果。\n", + "\n", + "蓝色阴影的图表是表现更好的运行。将鼠标悬停在各个运行上即可查看其详细信息。" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## 注册最佳模型\n", + "\n", + "选择最佳运行并将其注册为模型。在表视图中，选择最佳的那次运行结果。在“运行详细信息”页面中，打开`Artifacts`部分并选择 `Register Model` 按钮。在 `Register Model` 对话框中，输入模型的名称，例如 wine-quality，然后单击“注册”。\n", + "\n", + "![1705835317510.png](https://ssl.lunadeer.cn:14437/i/2024/01/21/65acfb3681757.png)\n", + "\n", + "现在，您的模型可供部署。您可以在 MLflow UI 的模型页面中看到它。打开您刚刚注册的模型的页面。\n", + "\n", + "您可以添加模型的描述、添加标签，并轻松导航回生成该模型的源运行。您还可以将模型过渡到不同的阶段。例如，您可以将模型转换为暂存，以表明它已准备好进行测试。您可以将其转换为生产，以表明它已准备好部署。\n", + "\n", + "通过选择 Stage 下拉列表将模型转换为 Staging：\n", + "\n", + "![1705835387850.png](https://ssl.lunadeer.cn:14437/i/2024/01/21/65acfb7ce29ed.png)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## 在本地测试模型部署\n", + "\n" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "mlflow", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.10.13" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} diff --git a/datasets/winequality-white.csv b/datasets/winequality-white.csv new file mode 100644 index 0000000..3c4d554 --- /dev/null +++ b/datasets/winequality-white.csv @@ -0,0 +1,4899 @@ +"fixed acidity";"volatile acidity";"citric acid";"residual sugar";"chlorides";"free sulfur dioxide";"total sulfur dioxide";"density";"pH";"sulphates";"alcohol";"quality" +7;0.27;0.36;20.7;0.045;45;170;1.001;3;0.45;8.8;6 +6.3;0.3;0.34;1.6;0.049;14;132;0.994;3.3;0.49;9.5;6 +8.1;0.28;0.4;6.9;0.05;30;97;0.9951;3.26;0.44;10.1;6 +7.2;0.23;0.32;8.5;0.058;47;186;0.9956;3.19;0.4;9.9;6 +7.2;0.23;0.32;8.5;0.058;47;186;0.9956;3.19;0.4;9.9;6 +8.1;0.28;0.4;6.9;0.05;30;97;0.9951;3.26;0.44;10.1;6 +6.2;0.32;0.16;7;0.045;30;136;0.9949;3.18;0.47;9.6;6 +7;0.27;0.36;20.7;0.045;45;170;1.001;3;0.45;8.8;6 +6.3;0.3;0.34;1.6;0.049;14;132;0.994;3.3;0.49;9.5;6 +8.1;0.22;0.43;1.5;0.044;28;129;0.9938;3.22;0.45;11;6 +8.1;0.27;0.41;1.45;0.033;11;63;0.9908;2.99;0.56;12;5 +8.6;0.23;0.4;4.2;0.035;17;109;0.9947;3.14;0.53;9.7;5 +7.9;0.18;0.37;1.2;0.04;16;75;0.992;3.18;0.63;10.8;5 +6.6;0.16;0.4;1.5;0.044;48;143;0.9912;3.54;0.52;12.4;7 +8.3;0.42;0.62;19.25;0.04;41;172;1.0002;2.98;0.67;9.7;5 +6.6;0.17;0.38;1.5;0.032;28;112;0.9914;3.25;0.55;11.4;7 +6.3;0.48;0.04;1.1;0.046;30;99;0.9928;3.24;0.36;9.6;6 +6.2;0.66;0.48;1.2;0.029;29;75;0.9892;3.33;0.39;12.8;8 +7.4;0.34;0.42;1.1;0.033;17;171;0.9917;3.12;0.53;11.3;6 +6.5;0.31;0.14;7.5;0.044;34;133;0.9955;3.22;0.5;9.5;5 +6.2;0.66;0.48;1.2;0.029;29;75;0.9892;3.33;0.39;12.8;8 +6.4;0.31;0.38;2.9;0.038;19;102;0.9912;3.17;0.35;11;7 +6.8;0.26;0.42;1.7;0.049;41;122;0.993;3.47;0.48;10.5;8 +7.6;0.67;0.14;1.5;0.074;25;168;0.9937;3.05;0.51;9.3;5 +6.6;0.27;0.41;1.3;0.052;16;142;0.9951;3.42;0.47;10;6 +7;0.25;0.32;9;0.046;56;245;0.9955;3.25;0.5;10.4;6 +6.9;0.24;0.35;1;0.052;35;146;0.993;3.45;0.44;10;6 +7;0.28;0.39;8.7;0.051;32;141;0.9961;3.38;0.53;10.5;6 +7.4;0.27;0.48;1.1;0.047;17;132;0.9914;3.19;0.49;11.6;6 +7.2;0.32;0.36;2;0.033;37;114;0.9906;3.1;0.71;12.3;7 +8.5;0.24;0.39;10.4;0.044;20;142;0.9974;3.2;0.53;10;6 +8.3;0.14;0.34;1.1;0.042;7;47;0.9934;3.47;0.4;10.2;6 +7.4;0.25;0.36;2.05;0.05;31;100;0.992;3.19;0.44;10.8;6 +6.2;0.12;0.34;1.5;0.045;43;117;0.9939;3.42;0.51;9;6 +5.8;0.27;0.2;14.95;0.044;22;179;0.9962;3.37;0.37;10.2;5 +7.3;0.28;0.43;1.7;0.08;21;123;0.9905;3.19;0.42;12.8;5 +6.5;0.39;0.23;5.4;0.051;25;149;0.9934;3.24;0.35;10;5 +7;0.33;0.32;1.2;0.053;38;138;0.9906;3.13;0.28;11.2;6 +7.3;0.24;0.39;17.95;0.057;45;149;0.9999;3.21;0.36;8.6;5 +7.3;0.24;0.39;17.95;0.057;45;149;0.9999;3.21;0.36;8.6;5 +6.7;0.23;0.39;2.5;0.172;63;158;0.9937;3.11;0.36;9.4;6 +6.7;0.24;0.39;2.9;0.173;63;157;0.9937;3.1;0.34;9.4;6 +7;0.31;0.26;7.4;0.069;28;160;0.9954;3.13;0.46;9.8;6 +6.6;0.24;0.27;1.4;0.057;33;152;0.9934;3.22;0.56;9.5;6 +6.7;0.23;0.26;1.4;0.06;33;154;0.9934;3.24;0.56;9.5;6 +7.4;0.18;0.31;1.4;0.058;38;167;0.9931;3.16;0.53;10;7 +6.2;0.45;0.26;4.4;0.063;63;206;0.994;3.27;0.52;9.8;4 +6.2;0.46;0.25;4.4;0.066;62;207;0.9939;3.25;0.52;9.8;5 +7;0.31;0.26;7.4;0.069;28;160;0.9954;3.13;0.46;9.8;6 +6.9;0.19;0.35;5;0.067;32;150;0.995;3.36;0.48;9.8;5 +7.2;0.19;0.31;1.6;0.062;31;173;0.9917;3.35;0.44;11.7;6 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tracking server uri and configuring access to either managed or self-managed MLflow tracking servers." + "使用 `mlflow server --host 127.0.0.1 --port 8080` 启动一个服务。\n" ] }, { @@ -33,7 +36,7 @@ "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ - "# NOTE: review the links mentioned above for guidance on connecting to a managed tracking server, such as the free Databricks Community Edition\n", + "# NOTE: 请确保与你启动的服务地址一致\n", "\n", "client = MlflowClient(tracking_uri=\"http://127.0.0.1:8080\")" ] @@ -43,7 +46,7 @@ "id": "6129354a", "metadata": {}, "source": [ - "#### Search Experiments with the MLflow Client API\n", + "#### 使用 MLflow 客户端 API 搜索创建的实验\n", "\n", "Let's take a look at the Default Experiment that is created for us.\n", "\n", @@ -61,7 +64,7 @@ "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ - "[]\n" + "[, ]\n" ] } ], @@ -104,7 +107,7 @@ "id": "81c37836", "metadata": {}, "source": [ - "### Creating a new Experiment\n", + "### 创建一个新实验\n", "\n", "In this section, we'll:\n", "\n", @@ 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