Mlflow 5. Experiments & Runs

Mlflow 5. Experiments & Runs

Contents

1. Experimentes, Runs 란
2. 경로 이동
3. ML project 실행
4. 구조 확인하기
5. 실험 생성 & 조회
6. 실험 지정 후 실행

1. Experiments, Runs 란

• Experiments (실험)
• Runs (실행)

실험은 일종의 “프로젝트”라고 볼 수 있고, 하나의 실험은 여러 개의 실행을 가질 수 있다.

2. 경로 이동

$ cd mlflow/examples

이번에 실습할 예제는 sklearn_autolog이다.

3. MLproject 실행

$ mlflow run sklearn_elasticnet_wine --no-conda

/Users/seunghan96/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/click/core.py:2309: FutureWarning: `--no-conda` is deprecated and will be removed in a future MLflow release. Use `--env-manager=local` instead.
  value = self.callback(ctx, self, value)
2022/05/06 21:40:30 INFO mlflow.projects.utils: === Created directory /var/folders/ln/bxrzt06d0r3fbxsdkgxb_dc80000gn/T/tmp4dukax80 for downloading remote URIs passed to arguments of type 'path' ===
2022/05/06 21:40:30 INFO mlflow.projects.backend.local: === Running command 'python train.py 0.5 0.1' in run with ID 'c4c898f021ac40f8ab53c96a43d43313' === 
Elasticnet model (alpha=0.500000, l1_ratio=0.100000):
  RMSE: 0.7460550348172179
  MAE: 0.576381895873763
  R2: 0.21136606570632266
2022/05/06 21:40:37 INFO mlflow.projects: === Run (ID 'c4c898f021ac40f8ab53c96a43d43313') succeeded ===

4. 구조 확인하기

위의 mlflow run 의 결과로, 아래와 같은 경로/파일들이 생성된 것을 알 수 있다.

해석 :

• 실험 (Experiment) ID : 0
• 실행 (RUN) ID : c4c898f021ac40f8ab53c96a43d43313

위의 실행을, (이번엔 파라미터 값을 지정해서) 한번 더 실행해보자.

( 여러 다른 파라미터값을 지정하여 실행하고 싶을때, 이와 같이 여러 실행을 돌리면 된다 )

$ mlflow run sklearn_elasticnet_wine -P alpha=0.5 --no-conda

구조를 확인해보면, 동일한 실험 하에 하나의 RUN이 추가된 것을 알 수 있다.

5. 실험 (Experiment) 생성 & 조회

실험 생성

• experiment name : my_exp
• experiment ID : 1

$ mlflow experiments create -n "my_exp"

Created experiment 'my_exp' with id 1

실험 조회

$ mlflow experiments list

  Experiment Id  Name     Artifact Location
---------------  -------  ---------------------------------------------------------
              0  Default  file:///Users/seunghan96/Desktop/mlflow/examples/mlruns/0
              1  my_exp   file:///Users/seunghan96/Desktop/mlflow/examples/mlruns/1

6. Experiment 지정 후 실행

두 가지 방식으로 지정해 줄 수 있다.

• (1) experiment ID 사용 : --experiment-id 1
• (2) experiment name 사용 : --experiment-name "my_exp"

$ mlflow run sklearn_elasticnet_wine -P alpha=0.5 --no-conda --experiment-id 2

$ mlflow run sklearn_elasticnet_wine -P alpha=0.25 --no-conda --experiment-name "my_exp"

참고 : https://dailyheumsi.tistory.com