Neptune.ai LightGBM 集成库
项目描述
海王星 + LightGBM 集成
LightGBM 训练模型的实验跟踪、模型注册、数据版本控制和实时模型监控。
通过这种集成，您将获得什么？
- 在一个地方记录、显示、组织和比较 ML 实验
- 版本、存储、管理和查询经过训练的模型和模型构建元数据
- 实时记录和监控模型训练、评估或生产运行
海王星会记录什么？
- 训练和验证指标，
- 参数，
- 训练集的特征名称、num_features 和 num_rows，
- 硬件消耗（CPU、GPU、内存），
- 标准输出和标准错误日志，
- 训练代码和 git 提交信息。
- 其他元数据
资源
例子
# On the command line:
pip install neptune-client lightgbm neptune-lightgbm
# In Python:
import lightgbm as lgb
import neptune.new as neptune
from neptune.new.integrations.lightgbm import NeptuneCallback
# Start a run
run = neptune.init(
project="common/lightgbm-integration",
api_token="ANONYMOUS",
)
# Create a NeptuneCallback instance
neptune_callback = NeptuneCallback(run=run)
# Prepare datasets
...
lgb_train = lgb.Dataset(X_train, y_train)
# Define model parameters
params = {
"boosting_type": "gbdt",
"objective": "multiclass",
"num_class": 10,
...
}
# Train the model
gbm = lgb.train(
params,
lgb_train,
callbacks=[neptune_callback],
)
支持
如果您遇到困难或只是想与我们交谈，以下是您的选择：
- 查看我们的常见问题页面
- 您可以直接向存储库提交错误报告、功能请求或贡献。
- 聊天！在 Neptune 应用程序中，单击右下角的蓝色消息图标并发送消息。一个真实的人会尽快与您交谈（通常非常快），
- 您可以通过support@neptune.ai向我们发送电子邮件
