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Métricas de log, parâmetros e modelos MLflow durante o treinamento

Depois de se conectar ao servidor de rastreamento MLflow, você pode usar o MLflow SDK para métricas de log, parâmetros e modelos MLflow.

Métricas de treinamento de logs

Use mlflow.log_metric em uma execução de treinamento do MLflow para monitorar as métricas. Para obter mais informações sobre métricas de registro em log usando o MLflow, consulte mlflow.log_metric.

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

Este script cria uma execução de experimento e imprime 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

Com a interface de usuário do MLflow, neste exemplo, deve ser semelhante ao seguinte:

Selecione Nome da execução para ver mais detalhes da execução.

Parâmetros e modelos de log

O exemplo a seguir apresenta um fluxo de trabalho de treinamento de modelo básico com uso do SKLearn e mostra como rastrear esse modelo em uma execução experimental do MLflow. Este exemplo registra em log 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,
        name="iris_model", # Changed from artifact_path to name for MLflow 3.0
        signature=signature,
        input_example=X_train,
        registered_model_name="tracking-quickstart",
    )

Na interface do usuário do MLflow, escolha o nome do experimento no painel de navegação à esquerda para explorar todas as execuções associadas. Selecione 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 em log o modelo de regressão logística. Na interface do usuário do MLflow, você também verá os artefatos do modelo registrados.