MLflow 开发工作坊常见问题解决方案

MLflow 开发工作坊常见问题解决方案

mlflow-workshop-part-1 Partly lecture and partly a hands-on tutorial and workshop, this is a three part series on how to get started with MLflow. In this three part series, we will cover MLflow Tracking, Projects, Models, and Model Registry. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/mlflow-workshop-part-1

1. 项目基础介绍和主要编程语言

本项目是一个关于如何使用 MLflow 的开源教程，包含理论讲解和动手实践。MLflow 是一个开源的机器学习生命周期管理工具，它提供了实验跟踪、项目打包、模型封装和模型注册等功能，以简化机器学习模型的开发、测试和部署过程。该项目主要使用 Python 编程语言，同时涉及到 MLflow 的相关操作和配置。

2. 新手在使用这个项目时需要特别注意的3个问题及解决步骤

问题一：如何安装 MLflow 和项目依赖

问题描述： 新手在使用项目时可能会遇到不知道如何安装 MLflow 和其他依赖的问题。

解决步骤：

1. 首先，确保你的系统中已经安装了 Python。
2. 使用 pip 命令安装 MLflow：pip install mlflow。
3. 查看项目中的 requirements.txt 文件，使用 pip 安装所有依赖：pip install -r requirements.txt。

问题二：如何运行示例代码

问题描述： 初学者可能不知道如何运行项目中的示例代码。

解决步骤：

1. 在项目根目录下，找到包含示例代码的 Jupyter Notebook 文件。
2. 打开 Jupyter Notebook，通常可以使用命令 jupyter notebook 来启动 Jupyter Notebook。
3. 在 Jupyter 界面中，选择包含示例代码的 Notebook 文件，点击运行。

问题三：如何使用 MLflow 跟踪实验

问题描述： 新手可能不清楚如何使用 MLflow 来跟踪实验和结果。

解决步骤：

1. 在 Python 代码中，使用 mlflow.start_run() 和 mlflow.end_run() 来标记实验的开始和结束。
2. 在实验运行期间，使用 mlflow.log_param() 来记录参数，使用 mlflow.log_metric() 来记录指标。
3. 使用 mlflow.log_artifact() 来记录实验中生成的文件，如模型文件、图像等。
4. 实验完成后，可以在 MLflow 的 Web UI 中查看实验的详细信息，包括参数、指标和日志。

mlflow-workshop-part-1 Partly lecture and partly a hands-on tutorial and workshop, this is a three part series on how to get started with MLflow. In this three part series, we will cover MLflow Tracking, Projects, Models, and Model Registry. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/mlflow-workshop-part-1