MLOps初心者がMLflowを触る 機械学習の社会実装勉強会第25回 Henry 2023/7/29 

モチベーション ■ MLOpsにおいて実験管理をきちんとしたい ● データバージョン ● モデルバージョン ● 実行バージョン ● … ● 今までは自前ログ + flaskで可視化 ■ MLflowが有力な候補 ● 4つの機能：Tracking, Projects, Models, Registry ● オープンソースでスター15k近く ● 他のフレームワークと相性が良い 2 

内容 ■ 環境情報 ● Python 3.8.6 ● mlflow==2.5.0 ■ MLflow Trackingの基本的な概念 ■ インタラクティブなUI 3 

run ■ 一回の一区切りの動きは、一つの run ■ with mlflow.start_run(): のスコープで書くことがで きる ■ 同じコードを複数回実行することで、複数のrunの履歴が作ら れる ■ 詳しくはデモで 4 

インタラクティブなUI ■ mlflow ui コマンド ■ pydantic 2の問題でmlflow uiが立ち上がらない ● pydantic.errors.PydanticUserError: If you use `@root_validator` with pre=False (the default) you MUST specify `skip_on_failure=True`. Note that `@root_validator` is deprecated and should be replaced with `@model_validator`. ● pydantic==1.10.12に戻せばよい ■ runの履歴の間の比較もできる 5 

experiment は run を束ねる ■ mlflow.tracking.MlflowClientのインスタンスを用いて操作する ■ そのインスタンスのメソッドで、experimentとrunの制御を行う ● experimentやrunの制御 ● パラメータのログ ● … ■ 詳しくはデモで 6 

まとめ ■ mlflowの基本的な概念 ■ mlflow uiの基本的な扱い方 7