패스트캠퍼스 챌린지 20일차

1. Example code 살펴보기 (Automatic Logging)
https://github.com/mlflow/mlflow/tree/master/examples/sklearn_autolog

wget https://raw.githubusercontent.com/mlflow/mlflow/master/examples/sklearn_autolog/u
tils.py
wget https://raw.githubusercontent.com/mlflow/mlflow/master/examples/sklearn_autolog/p
ipeline.py

mlflow 에서 example 로 제공해주는 example 중 하나
간단한 training data 를 가지고 sklearn 의 Pipeline 을 사용해, StandardScaler전처리 이후 LinearRegression 을 수행하는 코드
scikit-learn 과 같은 패키지는 mlflow 레벨에서 autolog 를 지원
model 의 parameters, metrics 와 model artifacts 를 사용자가 명시하지 않아도 자동으로 mlflow 에 로깅

 

https://bit.ly/37BpXiC

2. Example code 살펴보기 (XGB Model)
https://github.com/mlflow/mlflow/tree/master/examples/xgboost

wget https://raw.githubusercontent.com/mlflow/mlflow/master/examples/xgboost/train.py
# xgboost==1.4.2 설치 필요

mlflow 에서 example 로 제공해주는 example 중 하나
iris data 를 가지고 xgboost 모델로 classification 을 수행하는 코드
mlflow 에서 지원하는 xgboost 용 autolog 를 사용했고, 추가적인 custom metric 을 남기기 위해 mlflow.log_metrics() 사용

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https://bit.ly/37BpXiC

패스트캠퍼스 [직장인 실무교육]

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성되었습니다.