機械学習のモデルのライフサイクルを管理するOSS「MLflow」が便利そう - Qiita

「http://TrackingServerIP:5000」 デフォルトでポート5000番でサーバが稼働するのでそちらにアクセス。 すると、過去にどういったハイパーパラメータおよびどのコードでモデルが生成され、その時のスコアがどうだったか等のリストが表示されるWeb UIにアクセス可能です。 Trackingデータは大きく4つの要素から成り立っています。 Parameters : モデル学習時のハイパーパラメータの管理用要素 Metrics : 学習モデルの状態を示すスコア情報等の管理用要素 Tags : 学習モデルを識別の管理のための任意のタグ要素 Artifacts : 学習により生成されるモデル等の生成物管理用要素 学習用のコード内で以下のように組み込むことで、状況の各要素をTracking Serverの管理下に置くことができます。 サンプルとして、以下のようなRandomFore