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MLFlowを使ってみる1 - tracking - iMind Developers Blog
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MLFlowを使ってみる1 - tracking - iMind Developers Blog
概要 機械学習周りの処理のトラッキングとかモデルの管理をしたかったので比較的手軽に扱えそうなMLFlow... 概要 機械学習周りの処理のトラッキングとかモデルの管理をしたかったので比較的手軽に扱えそうなMLFlowを試してみる。 本稿では基本機能の1つであるtrackingを用いて、scikit-learnでパラメータを変えつつ学習を行い、モデルや結果を保存する。 バージョン情報 mlflow==1.0.0 導入 $ pip install mlflow sqlalchemy DBを使って動かす際にsqlalchemyが必要になるので一緒に入れています。 MLFlowとは mlflowは下記の3つの機能を持つ。 MLflow Tracking - パラメータ等によってどうスコアが変化したかトラッキングする MLflow Projects - condaとかdockerとかgitと連携してプロジェクトをパッケージ化する MLflow Models - モデルの管理とかデプロイを行う パラメータ変えな