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使用 MLflow 和子运行进行超参数调优 - Notebooks

如果您想完整查看本指南中的 Notebook，可以在下方查看或下载每个 Notebook。

主 Notebook - 使用 MLflow 中的子运行进行超参数调优​

本指南的主 Notebook 提供了一个端到端的实际示例，展示了如何使用 MLflow 进行超参数调优。我们引入了子运行的概念，作为在执行这项基本且非常常见的 MLOps 任务时组织和清理 Experiment 运行的一种方式。

您将学到什么​

  • 运行嵌套，将超参数调优的每次迭代与基于事件的父运行关联起来。
  • 日志绘图，捕获并记录与超参数调优过程相关的有用信息。
  • 使用 Optuna 和 MLflow，熟悉强大的最先进的调优优化工具。
  • 记录试验，确保迭代调优事件能够从先前的测试中受益，从而缩小搜索空间，更快地获得更好的结果。
  • 使用我们保存的最佳模型进行批量推理。
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补充 Notebook - 父子运行关系​

此 Notebook 探索了 MLflow 中父运行和子运行的优势和用法。我们对比了在不使用子运行和使用子运行的情况下进行一系列训练事件，演示了嵌套运行的好处。

注意

此 Notebook 的末尾有一个挑战，鼓励您深入探索运行之间的父子交互，以进一步利用分层结构化大量运行的优势。

我们鼓励您尝试一下！

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补充 Notebook - 在 MLflow 中日志绘图​

此 Notebook 展示了与机器学习生命周期相关的关键绘图的最佳日志记录实践。从数据调查和报告绘图到模型评估绘图，我们深入探讨了 MLflow 对记录对确保您的建模活动的溯源和可观测性至关重要的绘图的原生支持。

注意

此 Notebook 的末尾有一个挑战，鼓励您学习批量日志记录目录中的绘图。我们强烈建议您尝试此挑战，以更深入地了解如何将相关的绘图和图形组织在您记录的 MLflow 运行中，以确保审阅者更容易审计和导航。

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在您的环境中运行 Notebooks​

此外，如果您想在本地下载副本并在自己的环境中运行，可以通过点击本指南中每个 Notebook 的相应链接进行下载。

下载主 Notebook

下载父子运行 Notebook

下载 MLflow 中的日志绘图 Notebook

注意

为了运行 Notebooks，请确保您已启动本地 MLflow Tracking Server，或者修改 mlflow.set_tracking_uri() 的值以指向正在运行的 MLflow Tracking Server 实例。为了与 MLflow UI 进行交互，请确保您正在本地运行 UI 服务器，或者有一个已配置的、您可以访问的已部署 MLflow UI 服务器。