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MLflow 3.0 の従来の ML ワークフロー (ベータ)

備考

ベータ版

この機能は ベータ版です。

ノートブックの例

この例のノートブックは、 MLflow 実行として追跡されるモデル トレーニング ジョブを実行して、 MLflow 記録済みモデルとして追跡されるトレーニング済みモデルを生成します。

MLflow 3.0 従来の ML モデル ノートブック

Open notebook in new tab

MLflow UI を使用してモデルのパラメーターとパフォーマンスを調べる

MLflow UI でモデルを探索するには、次のようにします。

  1. ワークスペースのサイドバーでエクス ペリメント をクリックします。

  2. エクスペリメントリストでエクスペリメントを見つけます。 [ 自分のエクスペリメントのみ ] チェックボックスを選択するか、[ フィルター エクスペリメント ] 検索ボックスを使用してエクスペリメントの一覧をフィルター処理できます。

  3. エクスペリメントの名前をクリックします。 実行 ページが開きます。エクスペリメントには、モデルのトレーニング用とモデルのテスト用の 2 つの MLflow ランが含まれています。

    MLflow 3 の [実行] タブには、トレーニングとテストの実行が表示されます。

  4. モデル タブをクリックします。この画面では、 LoggedModel (elasticnet)が追跡されます。すべてのパラメーターとメタデータ、およびトレーニングと評価の実行からリンクされたすべてのメトリクスを確認できます。

    MLflow 3 モデル タブには、メトリクスとパラメーターを使用してトレーニング済みモデルが表示されます。

  5. モデル名をクリックすると、モデルページが表示されます。

    MLflow 3 モデルの詳細ページ。

  6. Unity Catalogにモデルを登録するノートブック。その結果、すべてのモデル パラメーターとパフォーマンス データは、カタログ エクスプローラーのモデル バージョン ページで使用できます。

    カタログ エクスプローラのモデル バージョン ページ。

エクスペリメント ページの[モデル] タブとMLflow Catalog Explorer のモデル バージョン ページの違いは何ですか?

エクスペリメント ページモデル タブとカタログ エクスプローラー のモデル バージョン ページには、モデルに関する同様の情報が表示されます。この 2 つのビューは、モデルの開発とデプロイのライフサイクルで異なる役割を果たします。

  • エクスペリメントページの モデル タブには、エクスペリメントの記録済みモデルの結果を1つのページに掲載しています。 このページの チャートタブでは、モデルを比較し、デプロイのために Unity Catalog に登録するモデルのバージョンを選択するのに役立つ視覚化を提供します。
  • カタログ エクスプローラーのモデル バージョン ページには、すべてのモデルのパフォーマンスと評価結果の概要が表示されます。このページには、さまざまなワークスペース、エンドポイント、エクスペリメントなど、リンクされたすべての環境にわたるモデル パラメーター、メトリクス、トレースが表示されます。 これは、モニタリングとデプロイに役立ち、 デプロイジョブで特にうまく機能します。 デプロイメント・ジョブの評価タスクは、このページに表示される追加のメトリクスを作成します。 ジョブの承認者は、このページを確認して、デプロイのモデル バージョンを承認するかどうかを評価できます。