【MLOps】「いつか使いたい！」と思っていた人のためのMLflowまとめ - Qiita
MLflowとは？ MLflowは機械学習のライフサイクル管理（MLOps）を目的としたライブラリで、主に実験管理用途で使用されることの多いツールです。 実験管理とは、 ・使用した学習器や学習データ、ハイパーパラメータ等のモデル作成条件 ・そのモデルを評価して得られた評価指標 のセットを記録し、複数条件の比較を行うことで最適なモデル選定を行う工程です。 このような条件記録はExcel等での手入力が一般的かと思いますが、 「手入力は時間が掛かる！」 「手入力をミスして苦労して集めた結果が信頼できなくなった」 という経験をされた方も多いかと思います 上記のような経験から、MLflowにより実験管理を自動化すれば、多くのメリットが得られることはイメージが付くかと思います。 MLflowは2018年リリースの比較的新しいライブラリですが、GitHubのStarは既に1万を突破しており、下図のように
MLflowで実験管理入門 | フューチャー技術ブログ
はじめにこんにちは、Strategic AI Group(SAIG)の山野です。 今回は、機械学習の実験管理をテーマにMLflowについて紹介します。 1. 実験管理の必要性モデル開発では、様々な条件で大量の実験を時には複数人で回していくことがありますが、徐々に管理し切れなくなり、後から（必要に迫られて）もう一度その実験を再現しようと思ってもできなくて困る、ということがあります。 つまり、実験が終わって数ヶ月後に「あの実験てどのような条件で実施してどのような結果出たんだっけ？ +再現できる？」と聞かれても困らない状態を作れれば良いです。PoCが終わってプロダクション化のフェーズで、PoCの実験について確認されるケースが意外とあったりします。 管理すべき情報は、前処理・学習・評価それぞれで以下があります。 前処理 元データ <-> 前処理コード <-> 加工済データ 学習 加工済みデータ（学
MLflowをGKEで動かす快適な実験管理ハンズオン | AI tech studio
AI Labの岩崎(@chck)です、こんにちは。今回は前記事よりも実践的な、AI Labにおける実験管理システムの話をしたいと思います。ここでいう実験とは、データを収集・加工し、統計や機械学習を用い、設定したタスクや仮説を明らかにすることです。実験管理とはその評価や使ったパラメータ及び実験コードを再現できる形で保管することを指します。 対象読者 個人や大学、企業所属でJupyterLab上の実験管理に苦労している方 チームでKaggle等のデータ分析コンペに参加している方 Kubernetes、GCP、Terraformといったキーワードに興味のある方 tl;dr MLflowをGKEに載せることで、高可用でユーザ認証を持つMLflow Tracking Serverを作りました。更にTerraformによる1command構築を目指しました。中規模以上の研究室を想定し、Load Bal
Tom Goldenberg: Kedro + MLflow - Reproducible and Versioned data pipelines at scale | PyData LA 2019
www.pydata.org PyData is an educational program of NumFOCUS, a 501(c)3 non-profit organization in the United States. PyData provides a forum for the international community of users and developers of data analysis tools to share ideas and learn from each other. The global PyData network promotes discussion of best practices, new approaches, and emerging technologies for data management, processin
MLFlowと他ツールの組み合わせ - Retrieva TECH BLOG
こんにちは。カスタマーサクセス部 リサーチャーの坂田です。 レトリバでは、固有表現抽出、分類、PoC用ツール作成に取り組んでいます。 PoC用ツール作成は、研究成果をより迅速にPoCで試せることを狙いとしています。 実験結果の可視化UIが充実しているMLFlow を中心に、足りないところを補うため、その他のツールとの組み合わせについて考えていきます。 MLFlow MLFlow は、実験管理からデプロイまでカバーしたツールです。特定のツールに依存しないということに重きを置いています。 4つのコンポーネントに分かれており、必要な機能のみを使えるようになっています。 MLflow Tracking : パラメータ、コードのバージョン管理、生成物の捕捉などを行う機能など。 MLflow Projects : 再現性を担保するための機能など。 MLflow Models : デプロイの支援機能など
MLflowをさくっと導入できるdocker-composeを作った - やむやむもやむなし
tl;dr docker-composeを叩くだけでさくっと認証付きのMLflowサーバーを立てられるようにしました こちらからどうぞ: ymym3412/mlflow-docker-compose みなさん機械学習の実験をしていますか？ 学習に使ったハイパーパラメーターやデータ、Train/Valデータのロス、、Testデータでの各種評価指標、これらを人手で管理しておくのは非常に大変です。 モデルの開発や比較実験に集中していると「あれ、この最高精度のモデルはどんな条件で実験したものだっけ...」となることもあり、再現性が失われてしまうことにもつながります。 この機械学習にまつわる課題を解決するひとつの枠組みが実験管理と呼ばれるもので、学習時に使用したハイパーパラメーターやTrain Loss、Test データでの評価結果などを記録して管理しておくものです。 代表的なものでいうとMLflo
MLflow 1.0.0 リリース！機械学習ライフサイクルを始めよう！ - Qiita
以前 Qiita で MLflow(ver0.4) に関する記事を書いたのですが、 最近(2019年5月22日)MLflow 1.0(候補版)がリリースされたらしいので再びまとめてみました。 本記事では MLflow の概要に加え MLflow1.0 + PyTorch を使ったコードを扱います。 MLflow 1.0 Released! | MLflow Release MLflow 1.0.0 · mlflow/mlflow | github 0. 対象 機械学習アルゴリズム周りに関わっている人 頻繁に実験を回す人 機械学習を使ったちょっと長い期間のプロジェクトに所属してる人 パラメータとか諸々の管理に疲れてきた人 これから長期PoC案件にとりかかる人 混沌とした機械学習周りのなにかを引き継いでしまって悲しくなった人 1. MLflow とは ※ 図は公式サイトより引用 An open
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
MLflow for Bayesian Experiment Tracking
Databricks Customer Stories | Databricks