Ga naar hoofdinhoud

Home Machine Learning

Cursus

Introductie tot MLflow

GevorderdVaardigheidsniveau

Bijgewerkt 11-2024

Start Cursus Kosteloos

MLflowMachine Learning

4 u

16 videos

51 Opdrachten

3,750 XP

13,828

Bewijs van Prestatie

Geliefd bij leerlingen van duizenden bedrijven

Een team trainen?

Probeer voor bedrijven

Cursusbeschrijving

Het beheren van de hele levenscyclus van een machine learning-app kan best lastig zijn voor datawetenschappers, ingenieurs en ontwikkelaars. Machine learning-toepassingen zijn best ingewikkeld en staan erom bekend dat ze lastig te volgen zijn, moeilijk te reproduceren en lastig te implementeren.

In deze cursus leer je wat MLflow is en hoe het de uitdagingen van de machine learning-cyclus, zoals tracking, reproduceerbaarheid en implementatie, probeert te vereenvoudigen. Als je MLflow hebt geleerd, snap je beter hoe je de complexiteit van het bouwen van machine learning-apps kunt aanpakken en hoe je door de verschillende stappen van de machine learning-cyclus kunt gaan.

Tijdens de cursus ga je dieper in op de vier belangrijkste onderdelen van het MLflow-platform. Je gaat kijken hoe je modellen, statistieken en parameters kunt volgen met MLflow Tracking, reproduceerbare ML-code kunt verpakken met MLflow Projects, modellen kunt maken en implementeren met MLflow Models, en modellen kunt opslaan en versiebeheer kunt toepassen met Model Registry.

Terwijl je de cursus doorloopt, leer je ook de beste manieren om MLflow te gebruiken voor het versiebeheer van modellen, hoe je modellen kunt evalueren, aanpassingen aan modellen kunt toevoegen en hoe je automatisering in trainingsruns kunt inbouwen. Deze cursus helpt je om de levenscyclus van je volgende machine learning-app goed te managen.

Vereisten

Supervised Learning with scikit-learn MLOps Concepts

1

Introductie tot MLflow

In dit hoofdstuk maak je kennis met MLflow en hoe het helpt bij enkele uitdagingen in de Machine Learning-levenscyclus. Je maakt kennis met de vier hoofdconcepten van MLflow, met de nadruk op MLflow Tracking. Je leert experimenten en runs aan te maken en hoe je metrics, parameters en artifacts bijhoudt. Tot slot zoek je in MLflow via code naar experiment-runs die aan bepaalde criteria voldoen.

Wat is MLflow?

Componenten van MLflow

MLflow-experiments

MLflow Tracking

Een run starten

Een run loggen

Hoe haal je gegevens van de actieve run op?

Runs opvragen

Zoekopties voor runs

Runs zoeken

Hoofdstuk beginnen

2

MLflow Models

In dit hoofdstuk maak je kennis met MLflow Models. De MLflow Models-component speelt een essentiële rol in de stappen Model Evaluation en Model Engineering van de Machine Learning-levenscyclus. Je leert hoe MLflow Models de verpakking van ML-modellen standaardiseert en hoe je ze opslaat, logt en laadt. Je leert ook hoe je aangepaste MLflow Models maakt voor meer flexibiliteit in je use-cases en hoe je modelprestaties evalueert. Je gebruikt het krachtige concept van “Flavors” en zet ten slotte het MLflow-opdrachtregelprogramma in voor modeldeployment.

Introductie tot MLflow Models

Verpak een Machine Learning-model

Opslagformaat

Wat staat er in een MLmodel-bestand?

Een model opslaan en laden

Een model loggen en laden

Aangepaste modellen

Een aangepaste Python-klasse maken

Aangepast scikit-learn-model

Scikit-learn flavor en evaluatie

Model serving

Een model serveren

Score ophalen van een geserveerd model

Hoofdstuk beginnen

3

Mlflow Model Registry

Dit hoofdstuk introduceert het MLflow-concept Model Registry. Je ziet hoe de Model Registry wordt gebruikt om de levenscyclus van ML-modellen te beheren. Je leert hoe je modellen maakt en zoekt in de Model Registry. Vervolgens leer je hoe je modellen registreert in de Model Registry en hoe je modellen overzet tussen vooraf gedefinieerde stadia. Tot slot leer je ook hoe je modellen vanuit de Model Registry uitrolt.

Introductie tot de MLflow Model Registry

Maak een model

Modellen zoeken

Modellen registreren

Bestaande modellen registreren

Nieuwe modellen registreren

Modelstadia

Modelfases in de Model Registry

Modelstages wijzigen

Modelimplementatie

Modellen serveren vanuit de Model Registry

Modellen laden uit de Model Registry

Hoofdstuk beginnen

4

MLflow Projects

In dit hoofdstuk leer je hoe je je data science-code herbruikbaar en reproduceerbaar maakt met MLflow Projects. We starten met een introductie van MLflow Projects en het aanmaken van een MLproject-bestand. Daarna leer je MLflow Projects te draaien via zowel de command-line als de MLflow Projects-module, en ontdek je hoe parameters extra flexibiliteit in je code geven. Tot slot leer je stappen in de Machine Learning-levenscyclus te beheren door een workflow met meerdere stappen te bouwen met MLflow Projects.

Introductie tot MLflow Projects

Structuur van een MLproject-bestand

Een MLproject maken

MLflow Projects uitvoeren

MLflow run-opdracht

Module MLflow projects

Parameters opgeven

Parameters toevoegen aan MLproject

Parameters toevoegen aan project-run

Een MLproject maken voor de ML-levenscyclus: Model Engineering

Een MLproject maken voor de ML-levenscyclus: Modelbeoordeling

Een workflow met meerdere stappen maken: Model engineering

Een workflow met meerdere stappen maken: Model Evaluation

Hoofdstuk beginnen

Introductie tot MLflow

Cursus
voltooid

Verdien een prestatieverklaring

Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitae
Deel het op sociale media en in je functioneringsgesprekSchrijf je nu in

Sluit je aan bij meer dan 19 miljoen leerlingen en start vandaag nog met Introductie tot MLflow!

Ontwikkel je datavaardigheden met DataCamp voor Mobiel

Maak vooruitgang onderweg met onze mobiele cursussen en dagelijkse 5-minuten programmeeruitdagingen.