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使用 MLflow 和子运行进行超参数调优 - 笔记本

如果您想完整查看本指南中的笔记本，每个笔记本都可以在下方查看或下载。

主笔记本 - 在 MLflow 中使用子运行进行超参数调优​

本指南的主笔记本提供了一个使用 MLflow 进行超参数调优的完整端到端工作示例。我们引入了子运行的概念，作为在执行这项基本且高度常见的 MLOps 任务时组织和清理实验运行的一种方式。

您将学到什么​

  • 运行嵌套：将超参数调优的迭代与基于事件的父运行关联起来。
  • 图表记录：捕获和记录有关超参数调优过程的相关信息。
  • 在 MLflow 中使用 Optuna：熟悉一个强大的、最先进的调优优化工具。
  • 记录试验：确保迭代调优事件可以从先前的测试中受益，缩小搜索空间以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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补充笔记本 - 父子运行关系​

本笔记本探讨了 MLflow 中父子运行的好处和用法。在其中，我们比较了使用和不使用子运行进行一系列训练事件的情况，展示了嵌套运行的优势。

注意

本笔记本末尾有一个挑战，鼓励您深入探索运行中父子之间的更深层互动，以进一步利用大量运行的层级结构优势。

我们鼓励您尝试一下！

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补充笔记本 - 在 MLflow 中记录图表​

本笔记本展示了记录与机器学习生命周期相关的重要图表的最佳实践。从数据调查和报告图表到模型评估图表，我们深入探讨了 MLflow 对记录关键图表的原生支持，这些图表对于确保建模活动的可追溯性和可观测性至关重要。

注意

本笔记本末尾有一个挑战，鼓励您学习批量记录图表目录。我们强烈建议您尝试这个挑战，更深入地了解如何将相关的图表和图形组织到记录的 MLflow 运行中，以便于审阅者进行审计和导航。

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在您的环境中运行笔记本​

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各个笔记本的相应链接进行下载

下载主笔记本

下载父子运行笔记本

下载 MLflow 中的图表记录笔记本

注意

为了运行这些笔记本，请确保您已启动本地 MLflow Tracking Server，或修改 mlflow.set_tracking_uri() 的值以指向正在运行的 MLflow Tracking Server 实例。为了与 MLflow UI 交互，请确保您正在本地运行 UI server，或拥有一个配置好的、可访问的已部署 MLflow UI server。