Python: MLflow Tracking を使ってみる - CUBE SUGAR CONTAINER

MLflow は MLOps に関連した OSS のひとつ。 いくつかのコンポーネントに分かれていて、それぞれを必要に応じて独立して使うことができる。 今回は、その中でも実験の管理と可視化を司る MLflow Tracking を試してみることにした。 機械学習のプロジェクトでは試行錯誤することが多い。 その際には、パラメータやモデルの構成などを変えながら何度も実験を繰り返すことになる。 すると、回数が増えるごとに使ったパラメータや得られた結果、モデルなどの管理が煩雑になってくる。 MLflow Tracking を使うことで、その煩雑さが軽減できる可能性がある。 使った環境は次のとおり。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.14.6 BuildVersion: 18G5033 $ python -V Python 3.7.

[misshiki]

“回数が増えるごとに使ったパラメータや得られた結果、モデルなどの管理が煩雑になってくる。 MLflow Tracking を使うことで、その煩雑さが軽減できる可能性がある。”