MLFlowの機能をざっと試す第三弾。tracking、projectsと扱ってきたので今回は最後のmodelsについて。modelsは生成したモデルをsave、load、predictなどの機能を持ち、コマンドラインで指定モデルを使ってpredictが実行できたりもする。MLFlowの機能をざっと試す第二弾。前回はtrackingを扱ったので今回はprojects。projectsはdockerやcondaでプロジェクトの管理ができる。本稿ではdockerは扱わずcondaを利用する。機械学習周りの処理のトラッキングとかモデルの管理をしたかったので比較的手軽に扱えそうなMLFlowを試してみる。本稿では基本機能の1つであるtrackingを用いて、scikit-learnでパラメータを変えつつ学習を行い、モデルや結果を保存する。(1)リンク株式会社iMindスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。