MLflow エクスペリメント
MLflow エクスペリメント データソースには、MLflow エクスペリメント実行データを読み込むための標準 API が用意されています。 ノートブックのエクスペリメントからデータを読み込むことも、MLflow エクスペリメント名またはエクスペリメント ID を使用することもできます。
ノートブック エクスペリメントからデータを読み込む
ノートブック エクスペリメントからデータを読み込むには、 load()
.
df = spark.read.format("mlflow-experiment").load()
display(df)
val df = spark.read.format("mlflow-experiment").load()
display(df)
エクスペリメント ID を使用したデータのロード
1 つ以上のワークスペース エクスペリメントからデータをロードするには、次に示すようにエクスペリメント ID を指定します。
df = spark.read.format("mlflow-experiment").load("3270527066281272")
display(df)
val df = spark.read.format("mlflow-experiment").load("3270527066281272,953590262154175")
display(df)
エクスペリメント名を使用したデータの読み込み
エクスペリメント名を load()
メソッドに渡すこともできます。
expId = mlflow.get_experiment_by_name("/Shared/diabetes_experiment/").experiment_id
df = spark.read.format("mlflow-experiment").load(expId)
display(df)
val expId = mlflow.getExperimentByName("/Shared/diabetes_experiment/").get.getExperimentId
val df = spark.read.format("mlflow-experiment").load(expId)
display(df)
メトリクスとパラメータに基づくデータのフィルタリング
このセクションの例では、エクスペリメントからデータをロードした後にデータをフィルタリングする方法を示します。
df = spark.read.format("mlflow-experiment").load("3270527066281272")
filtered_df = df.filter("metrics.loss < 0.01 AND params.learning_rate > '0.001'")
display(filtered_df)
val df = spark.read.format("mlflow-experiment").load("3270527066281272")
val filtered_df = df.filter("metrics.loss < 1.85 AND params.num_epochs > '30'")
display(filtered_df)
スキーマ
データソースによって返される DataFrame のスキーマは次のとおりです。
root
|-- run_id: string
|-- experiment_id: string
|-- metrics: map
| |-- key: string
| |-- value: double
|-- params: map
| |-- key: string
| |-- value: string
|-- tags: map
| |-- key: string
| |-- value: string
|-- start_time: timestamp
|-- end_time: timestamp
|-- status: string
|-- artifact_uri: string