mlflow

MLflow는 엔드투엔드 머신 러닝 라이프사이클을 관리하기 위한 오픈소스 플랫폼입니다. 4가지 주요 기능을 다룹니다.

• 매개변수와 결과를 기록하고 비교하기 위한 실험 추적( MLflow Tracking )
• 다른 데이터 과학자와 공유하거나 프로덕션으로 전송하기 위해 재사용 가능하고 재현 가능한 형태로 ML 코드 패키징( MLflow 프로젝트 )
• 다양한 ML 라이브러리의 모델을 관리하고 다양한 모델 제공 및 추론 플랫폼( MLflow 모델 )에 배포합니다.
• 모델 버전 관리, 단계 전환, 주석을 포함하여 MLflow 모델의 전체 수명 주기를 협업적으로 관리할 수 있는 중앙 모델 저장소를 제공합니다( MLflow 모델 레지스트리 ).

설치

pip install mlflow

mlflow Python API

• 1. Experiments project별 관리
• 2. Source Code 업로드
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mlflow PythonAPI

1.Experiments project별 관리

mlflow.set_experiment("Project_A")

2.Source Code 업로드

mlflow.log_artifact('/home/gractor/mlflow/fastCamp/train.py', 'source_code')