MLOps初心者がMLflowを触る / MLflow Brief Introduction

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1. MLOps初心者がMLflowを触る 機械学習の社会実装勉強会第25回 Henry 2023/7/29
2. モチベーション ▪ MLOpsにおいて実験管理をきちんとしたい • データバージョン • モデルバージョン • 実行バージョン • … • 今までは自前ログ + flaskで可視化 ▪ MLflowが有力な候補 • 4つの機能：Tracking, Projects, Models, Registry • オープンソースでスター15k近く • 他のフレームワークと相性が良い 2
3. 内容 ▪ 環境情報 • Python 3.8.6 • mlflow==2.5.0 ▪ MLflow Trackingの基本的な概念 ▪ インタラクティブなUI 3
4. run ▪ 一回の一区切りの動きは、一つの run ▪ with mlflow.start_run(): のスコープで書くことがで きる ▪ 同じコードを複数回実行することで、複数のrunの履歴が作ら れる ▪ 詳しくはデモで 4
5. インタラクティブなUI ▪ mlflow ui コマンド ▪ pydantic 2の問題でmlflow uiが立ち上がらない • pydantic.errors.PydanticUserError: If you use `@root_validator` with pre=False (the default) you MUST specify `skip_on_failure=True`. Note that `@root_validator` is deprecated and should be replaced with `@model_validator`. • pydantic==1.10.12に戻せばよい ▪ runの履歴の間の比較もできる 5
6. experiment は run を束ねる ▪ mlflow.tracking.MlflowClientのインスタンスを用いて操作する ▪ そのインスタンスのメソッドで、experimentとrunの制御を行う • experimentやrunの制御 • パラメータのログ • … ▪ 詳しくはデモで 6
7. まとめ ▪ mlflowの基本的な概念 ▪ mlflow uiの基本的な扱い方 7