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Flux de travail ML traditionnel MLflow 3

Exemple de notebook

L’exemple de notebook exécute un travail d’entraînement de modèle, suivie en tant qu’exécution de MLflow, pour produire un modèle entraîné, suivi en tant que modèle journalisé MLflow.

Bloc-notes de modèle ML traditionnel MLflow 3

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Explorer les paramètres et les performances du modèle à l’aide de l’interface utilisateur MLflow

Pour explorer le modèle dans l’interface utilisateur MLflow :

  1. Cliquez sur Expériences dans la barre latérale de l’espace de travail.

  2. Recherchez votre expérience dans la liste des expériences. Vous pouvez cocher la case à cocher Uniquement mes expériences ou utiliser la zone de recherche Filtrer les expériences pour filtrer la liste des expériences.

  3. Cliquez sur le nom de votre expérience. La page Exécutions s’ouvre. L’expérience contient deux exécutions MLflow, l’une utilisée pour entraîner le modèle et l’autre pour évaluer le modèle.

    Onglet MLflow 3 affichant les exécutions d’entraînement et de test.

  4. Cliquez sur l’onglet Modèles. Le LoggedModel (elasticnet) est suivi sur cet écran. Vous pouvez voir tous les paramètres et métadonnées, ainsi que toutes les métriques liées aux cycles d'entraînement et d'évaluation.

    Onglet modèles MLflow 3 montrant le modèle entraîné avec des métriques et des paramètres.

  5. Cliquez sur le nom du modèle pour afficher la page du modèle, qui contient des informations telles que les paramètres et les métriques du modèle, ainsi que des détails tels que son exécution source, ses jeux de données pertinents et les versions de modèle inscrites dans le catalogue Unity.

    Page de détails du modèle MLflow 3.

  6. Le notebook inscrit le modèle dans le catalogue Unity. Par conséquent, tous les paramètres de modèle et toutes les données de performances sont disponibles sur la page de version du modèle dans l’Explorateur de catalogues. Vous pouvez accéder directement à cette page en cliquant sur la version du modèle à partir de la page de modèle MLflow. Cliquez sur l’ID de modèle et l’exécution source ici pour revenir au modèle MLflow et exécuter les pages respectivement.

    Page Version de modèle dans l’Explorateur de catalogues.

Quelle est la différence entre l’onglet Modèles de la page d’expérience MLflow et la page de version du modèle dans l’Explorateur de catalogues ?

L’onglet Modèles de la page d’expérience et la page de version du modèle dans l’Explorateur de catalogues affichent des informations similaires sur le modèle. Les deux vues ont des rôles différents dans le cycle de vie de développement et de déploiement du modèle.

  • L’onglet Modèles de la page d’expérience présente les résultats des modèles enregistrés à partir d’une expérience sur une seule page. L’onglet Graphiques de cette page fournit des visualisations pour vous aider à comparer les modèles et à sélectionner les versions de modèle à inscrire dans le catalogue Unity pour un déploiement possible.
  • Dans l’Explorateur de catalogues, la page de version du modèle fournit une vue d’ensemble de toutes les performances et résultats d’évaluation du modèle. Cette page affiche les paramètres de modèle, les métriques et les traces dans tous les environnements liés, notamment différents espaces de travail, points de terminaison et expériences. Cela est utile pour la supervision et le déploiement, et fonctionne particulièrement bien avec les travaux de déploiement. La tâche d’évaluation dans un travail de déploiement crée des métriques supplémentaires qui apparaissent sur cette page. L’approbateur du travail peut ensuite passer en revue cette page pour déterminer s’il faut approuver la version du modèle pour le déploiement.

Étapes suivantes

Pour en savoir plus sur LoggedModel le suivi introduit dans MLflow 3, consultez l’article suivant :

Pour en savoir plus sur l’utilisation de MLflow 3 avec des workflows d’apprentissage profond, consultez l’article suivant :

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