CUBE SUGAR CONTAINER

技術系のこと書きます。

MLflow

いつの間にか MLflow Tracking Server が Artifact のプロキシに対応していた

以前の MLflow Tracking Server では、アーティファクトを保存する場所については URI としてクライアントに伝えるだけだった。 クライアントは、サーバから教えてもらった URI に自分でつなぎにいく。 この形では、アクセスするためのクレデンシャルがそれ…

Python: MLflow Projects を使ってみる

MLflow は MLOps に関連した OSS のひとつ。 いくつかのコンポーネントに分かれていて、それぞれを必要に応じて独立して使うことができる。 今回は、その中でも MLflow Projects というコンポーネントを使ってみる。 MLflow Projects を使うと、なるべく環境…

Python: MLflow Models の Custom Python Models でデータを Pickle 以外に永続化する

以前、このブログでは MLflow Models の使い方について以下のようなエントリを書いた。 この中では、Custom Python Models を作るときに、データを Python の Pickle 形式のファイルとして永続化していた。 今回は、それ以外のファイルにデータを永続化する…

Python: MLflow Models を使ってみる

MLflow は MLOps に関連した OSS のひとつ。 いくつかのコンポーネントに分かれていて、それぞれを必要に応じて独立して使うことができる。 その中でも、今回扱う MLflow Models は主に学習済みモデルやパイプラインの取り回しに関するコンポーネント。 MLfl…

Python: mlflow.start_run(nested=True) は使い方に注意しよう

今回は MLflow Tracking のすごーく細かい話。 ソースコードを読んでいて、ハマる人もいるかもなと思ったので書いておく。 結論から先に書くと、MLflow Tracking には次のような注意点がある。 MLflow Tracking で標準的に使う API はマルチスレッドで Run …

Python: MLflow Tracking を使ってみる

MLflow は MLOps に関連した OSS のひとつ。 いくつかのコンポーネントに分かれていて、それぞれを必要に応じて独立して使うことができる。 今回は、その中でも実験の管理と可視化を司る MLflow Tracking を試してみることにした。 機械学習のプロジェクトで…