Registrare parametri, metriche e artefatti

All'interno di una run si acquisiscono tre tipi di dati: i parametri scelti, le metriche misurate e i file prodotti.

Un parametro è un input scelto da Lei, come il learning rate o la profondità degli alberi. Lo registri una volta, così saprà sempre come è stata configurata una run.

Ha un intero dizionario di configurazione? Usi log_params per registrare ogni chiave e valore con una sola chiamata, invece di scriverli uno per riga.

Una metrica è un numero ottenuto dal modello, come l'accuratezza o la loss. La registri per poter ordinare e confrontare le run in seguito.

Le metriche cambiano durante l'addestramento. Passi uno step per registrare la loss a ogni epoca: MLflow traccerà una curva che potrà esaminare nell'interfaccia.

Un artefatto è qualsiasi file prodotto da una run: un modello salvato, un grafico, un'immagine della matrice di confusione o un CSV di previsioni.

Usi log_artifact per allegare un file locale alla run. MLflow lo copia nell'archivio degli artefatti, così rimane collegato a quell'esperimento.

La regola generale è questa: un param è un input sotto il Suo controllo, mentre una metrica è un output che misura. Registrarli entrambi rende le run pienamente confrontabili.

Aggiunga un tag per etichettare una run con note a testo libero, come la versione dei dati o la persona che l'ha avviata. I tag rendono molto più semplice la ricerca successiva.

Ogni parametro, metrica e artefatto viene associato alla run attiva. Chiuda la run e quell'istantanea resterà congelata per sempre, pronta per essere consultata di nuovo.

Registrare costa poco, perdere dati costa caro. Acquisisca tutto ciò che potrebbe essere importante, perché non potrà mai ricostruire una run che non ha registrato.

Ha registrato params, metriche con step, artefatti e tag. Ora una run contiene tutta la sua storia, pronta per essere confrontata con le altre. ✅