currypurin.qrunch.io読者になる6MLflow使い始めたのでメモ投稿日:2020-02-10最終更新:2020-02-13筆者のブログで記事をみるKaggleなどをやる時に、実験結果を管理する必要があって、MLflowを使うと便利とのことで使ってみて、使い方などメモしました。使ってみた感想としては、特別なことをしてくれるわけではないので必ずしも必須ではないですが、使った特徴、モデル、CVスコアなどを一覧にできて、それに学習済みのモデルや可視化した画像などを紐づけておけるのでとても便利だと思いました。自分は、使ってみようと思いました。手軽に、使ったパラメータ、特徴、モデル、CVスコアなどを保存したいだけだから、とてもありだな。これまで、スプレッドシートに手入力していたし。documentationをみて、やってみるのが早いです。log_artifact("output.txt")このコードは、param1を保存して、metricfooを3つ保存して、output.txtを紐づけるというコード。同じのでも良いので、何回か動かして、次のコードを動かすとイメージが湧きました。uiこのように、結果をみることができます。log_artifactで、記録したいパラメータ、評価指標、記録したいものを保存しておけば良いので楽です。実験は、Experimentsという単位でカテゴライズされます。test4という単位。同じコンペでも、違うジャンルの実験を行うのでありがたい。実験はrun_idという単位で管理されます。run_idは自動で付番されて、上の画像ように、run_idのフォルダができる。viewerからもこのように、run_idごとのページで確認が可能。これは、run_id="9cb3174fa1e54a11a2f20260a22947d6"に、plot.pngを後から足すという処理。いう、抽象化されたAPIを使っての処理だったけれど、低レベルAPIも使用することができる。ドキュメントも用意されているけれど、ドキュメントみながら、githubのソースをみるのが理解が早かった。やむやむもやむなしで、使用例が書かれているので参考になる。初めのチュートリアルのコードは、このように書くことができる。特徴やCVスコアなど、loggerで吐き出している場合は、その箇所を修正して、MLflowに渡すようにしれやれば良さそう。始める方へここまで色々書きましたが、とりあえず、既存の自分のコードに、次のコードを足して始めました。低レベルAPI使わなくても、今のところ問題ないので、このページのメソッドのみで、自分がやりたいことができることがわかりました。やむやむもやむなし使用例が書かれており参考になるssh使用時のuisshの時は、portを指定する必要がある。Qrunch.netサーバー提供フィードバックを送信する。