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Fluxo de trabalho tradicional de ML do MLflow 3

Notebook de exemplo

O notebook de exemplo executa um trabalho de treinamento de modelo, que é rastreado como uma Execução do MLflow, para produzir um modelo treinado, que é rastreado como um Modelo Registrado do MLflow.

Notebook de modelo ML tradicional do MLflow 3

Obter laptop

Explorar parâmetros de modelo e desempenho usando a interface do usuário do MLflow

Para explorar o modelo na interface do usuário do MLflow:

  1. Clique em Experimentos na barra lateral do workspace.

  2. Encontre seu experimento na lista de experimentos. Você pode selecionar a caixa de seleção Somente meus experimentos ou usar a caixa de pesquisa Filtrar experimentos para filtrar a lista de experimentos.

  3. Clique no nome do experimento. A página Execuções é aberta. O experimento contém duas execuções de MLflow, uma usada para treinar o modelo e outra usada para avaliar o modelo.

    Guia de execuções do MLflow 3 mostrando execuções de treinamento e teste.

  4. Clique na guia Modelos. O LoggedModel (elasticnet) é rastreado nesta tela. Você pode ver todos os parâmetros e metadados, bem como todas as métricas vinculadas das execuções de treinamento e avaliação.

    Guia de modelos do MLflow 3 mostrando modelo treinado com métricas e parâmetros.

  5. Clique no nome do modelo para exibir a página do modelo, que contém informações como parâmetros e métricas do modelo, bem como detalhes como sua execução de origem, conjuntos de dados relevantes e versões de modelo registradas no Catálogo do Unity.

    Página de detalhes do modelo do MLflow 3.

  6. O notebook registra o modelo no Catálogo do Unity. Como resultado, todos os parâmetros de modelo e dados de desempenho estão disponíveis na página de versão do modelo no Catalog Explorer. Você pode acessar esta página diretamente clicando na versão do modelo na página de modelo do MLflow. Clicar na ID do modelo e na execução de origem aqui levará você de volta às páginas de modelo e de execução do MLflow, respectivamente.

    Página de versão do modelo no Gerenciador de Catálogos.

Qual é a diferença entre a guia Modelos na página de experimentos do MLflow e a página de versão do modelo no Gerenciador de Catálogos?

A guia Modelos da página de experimentos e a página de versão do modelo no Gerenciador de Catálogos mostram informações semelhantes sobre o modelo. As duas exibições têm funções diferentes no ciclo de vida de desenvolvimento e implantação do modelo.

  • A guia Modelos da página de experimentos apresenta os resultados de modelos registrados de um experimento em uma única página. A guia Gráficos nesta página fornece visualizações para ajudá-lo a comparar modelos e selecionar as versões do modelo a serem registradas no Catálogo do Unity para uma possível implantação.
  • No Gerenciador de Catálogos, a página de versão do modelo fornece uma visão geral de todos os resultados de desempenho e avaliação do modelo. Esta página mostra parâmetros, métricas e rastreamentos do modelo em todos os ambientes vinculados, incluindo diferentes workspaces, pontos de extremidade e experimentos. Isso é útil para monitoramento e implantação e funciona especialmente bem com trabalhos de implantação. A tarefa de avaliação em um trabalho de implantação cria métricas adicionais que aparecem nesta página. O aprovador do trabalho pode examinar esta página para avaliar se deve aprovar a versão do modelo para implantação.

Próximas etapas

Para saber mais sobre o LoggedModel rastreamento introduzido no MLflow 3, confira o seguinte artigo:

Para saber mais sobre como usar o MLflow 3 com fluxos de trabalho de aprendizado profundo, consulte o seguinte artigo:

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