这是什么 ？

该软件包提供以下内容

• ProjectStore对于 MLflow
  • 这是该project://计划的跟踪商店。除了以下几点外，它与可在 File 模式中使用的FileStorein包相同。mlflow
  • 命名新的 MLflow 实验目录时使用 uuid 而不是“incremental int”。
    • 这使得将团队的实验/运行存储在任何代码存储库中成为可能。
• 一个“无服务器”实验记录查看器，用于丰富的IPython环境，例如Jupyter-Notebook或Jupyterlab.

用法

在 ProjectStore 上记录您的实验

import mlflow
mlflow.set_tracking_uri('project://./mlruns') # set storage-uri for tracking
experiment_id = mlflow.create_experiment('sample')

with mlflow.start_run(experiment_id=experiment_id) as run:
    mlflow.log_param("p", 1)
    mlflow.log_param("q", 10)
    mlflow.log_param("r", 100)
    mlflow.log_metric('r2', 0.6)

探索 IPython 环境中的实验记录

对于“丰富”的IPython环境，例如Jupyter-Notebook.

import flown.api as flown_api
flown_api.list_experiments()

对于“差”IPython环境，例如Notebook Preview on PyCharm.

import flown.api as flown_api
flown_api.list_experiments(restricted=True)

注意：restricted此模式下禁用任何交互功能。任何链接都不起作用。

使用 ProjectStore 运行 MLflow 服务器

使用默认目录'./mlruns'

$ flown ui

然后您可以通过 MLflow WEB-UI 浏览您的实验记录。( http://127.0.0.1:5000 )

使用其他目录。

$ flown ui --backend-store-uri project://./relational/path/to/dir --default-artifact-root s3://your-bucket/prefix-key

键入flown ui --help以获取更多信息。

如何注册到 PyPI / 我的私人备忘录 :)

1. 更新版本在flown/__version__.py
2. 上传到pypi。

pip install twine
pip install build
cd src
python -m build 
python -m twine upload --repository pypi --verbose dist/*

执照

麻省理工学院

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