MLOps初心者がMLflowを触る / MLflow Brief Introduction

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1. 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
   

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2. 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
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3. 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
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4. 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
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5. 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
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6. 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
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7. まとめ
   ■ mlflowの基本的な概念
   ■ mlflow uiの基本的な扱い方
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