MLFlow机器学习管理平台入门教程一览

什么是mlFlow？

mlFlow是一个支持机器学习生命周期的框架。这意味着它拥有在训练和运行期间监控模型的组件、存储模型的能力，在生产代码中加载模型以及创建管道。

该框架引入了3个不同的功能，每个功能都有自己的特性。

MlFlow追踪

追踪可能是框架最有趣的功能。它允许您围绕模型创建广泛的日志记录框架。您可以定义自定义指标，以便在运行后可以将输出与先前的运行进行比较。

我们将主要关注这一部分，同时也让您了解其他功能。

MlFlow项目

此功能允许您根据需要创建管道。此功能使用自己的模板来定义您希望如何在云环境中运行模型。由于大多数公司都有办法在生产环境中运行代码，因此您可能不太关心此功能。

MlFlow模型

最后我们有模型功能。 mlFlow Model是包装机器学习模型的标准格式，可以在各种下游工具中进行使用 - 例如，通过REST API实时提供服务或在Apache Spark上进行批量推理。

理论完成：时间到了

那么这个理论总是很好，但是现在是时候进行更多的实践。首先，我们需要在实际启动之前启动mlFlow服务器。为了做到这一点，我创建了一个docker容器，以便于部署。

在我们展示代码之前，配置存储后端也很重要。由于我们希望将模型存储在某个地方，我选择了Azure blob存储（请注意，AWS S3也受支持）。

然后，创建一个blob存储账户并在里面创建一个容器。

Blob存储帐户Azure

一旦创建它，您将需要写下wasb链接，因为您将需要此值来启动docker。 url通常定义如下：“wasbs：// @ .blob.core.windows.net”

接下来我们可以开始构建docker了。由于mlFlow需要python，我从python图像开始，使工作更轻松了一些。基本上，只要确保容器中有Python可用，就可以从任何映像开始。您需要为此示例安装的唯一2个包如下：

• 0.8.0 mlflow版本
• azure存储0.36.0

要获得完整的docker解决方案，只需查看我的Github帐户：https：//github.com/Ycallaer/mlflowdocker

接下来，如果您不知道如何查看自述文件，则需要构建容器。

在本地计算机上启动docker镜像后，应通过以下URL获取：http：// localhost：5000 /

如果一切顺利，您的主页可能看起来像这样。

主页mlFlow

调整模型以使用mlFlow

一旦服务器部件准备就绪，就可以调整我们的代码了。我已经创建了一个小型ARIMA模型实现来展示框架。

在开始之前，我们需要定义运行服务器的URL。您可以通过调用方法“set_tracking_uri”来完成此操作。这是本演示的硬编码，但理想情况下，这将指向一个公共端点。

接下来，我们需要创建一个实验。这应该是唯一的标识符，确保它唯一的一种方法是每次调用expirement方法时生成一个uuid。在我的例子中，我硬编码了它以加速演示。

通过调用“start_run（）”方法，我们告诉mlFlow这是运行的起点，这将为您的运行设置开始日期。不要忘记将实验id传递给方法，以便所有日志记录都保持在实验中。

省略实验ID将导致所有日志被写入默认过期。

开始点mlFlow 追踪

接下来，我们需要指定在运行期间要监视的值。一方面，您有“log_param（）”，它记录字符串值的键值对。另一方面，我们有“log_metric（）”，它只允许您将值定义为整数。

log_param和log_metric的示例

视觉效果

现在让我们回到UI，看看我们的运行的可视结果是什么。在主页上，您会在左侧找到您的实验。

主页与实验

如果单击日期，您将获得该特定运行的概述。

实验的详细信息

在指标旁边，您会看到一个图形符号，如果单击此符号，您可以看到此单个指标在运行期间的变化情况。

指标的详细图表

保存模型

我们还希望能够使用框架保存模型。该框架允许您以与大多数流行框架兼容的格式加载和保存模型（例如：Scikit，Pytorch，Tensorflow，...）。有关完整列表，请查看此处。（https://mlflow.org/docs/latest/models.html）

将模型保存为工件的代码非常简单：

mlFlow中log_model调用的示例

拟合的结果将作为第一个参数传递给函数，第二个部分是目录。如果您导航到UI并单击运行，您将在页面底部找到工件信息。

模型从mlFlow保存在Azure上

如果您是偏执狂的类型，您现在可以查看blob存储帐户，以验证模型是否已实际保存。

在blob存储模型

如果需要，您可以查看load特性并开始围绕模型构建应用程序。

可以在Github上找到用于此演示的完整repo。（https://github.com/Ycallaer/ArimaMlfowExample）

问题

我在框架中发现的更大问题是，即使您已经定义了存储后端，所有日志记录也只存储在docker容器中。这意味着如果重新启动容器，则所有日志记录都将丢失。我记录了一个问题（https://github.com/mlflow/mlflow/issues/613），它得到了当前团队正在重新设计日志记录功能的响应。

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