最初のモデルバージョンを登録する
学習済みモデルをMLflow Model Registryにプッシュします。
「最初のモデルバージョンを登録する」はCoddyKit上の無料MLOps Academyレッスンです。 これはレッスン1/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはMLOps Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 MLOps Academyコースには全4レッスンが含まれています。
レジストリとは
モデルレジストリは、学習済みモデルを一元管理するカタログです。ノートパソコンにファイルが分散する代わりに、すべてのモデルをバージョン番号付きで1か所に保存します。📚
Runと登録済みモデルの違い
MLflowのrunは、1回の学習試行を記録します。登録済みモデルは、昇格させて保持することに決めた最良のrunを指す、名前付きのエントリです。
登録前にログを記録する
モデルは必ず、まずrunの中でlogします。ログを記録するとアーティファクトが保存され、後からレジストリが参照できる具体的な対象が用意されます。
import mlflow
with mlflow.start_run():
mlflow.sklearn.log_model(model, "model")1回の呼び出しで登録する
最も簡単なのはregistered_model_name引数を使う方法です。これをlog_modelに渡すと、MLflowがレジストリエントリと最初のバージョンを作成します。
mlflow.sklearn.log_model(
model, "model",
registered_model_name="churn-classifier")バージョンは1から始まる
最初の登録はversion 1になります。同じ名前で登録するたびにバージョンが自動的に繰り上がるため、履歴が上書きされることはありません。
過去のRunから登録する
すでにモデルをログに記録している場合は、mlflow.register_modelでそのrun URIを指定して、後からregisterできます。
mlflow.register_model(
"runs:/<run_id>/model",
"churn-classifier")runs URI
このruns:/ URIを使って、MLflowはアーティファクトを見つけます。モデルをログに記録したときに使ったrun idとアーティファクトパスを組み合わせたものです。
Tracking URI
tracking URIを設定して、コードが正しいサーバーと通信するようにします。設定しない場合、MLflowは代わりにローカルのmlrunsフォルダーへ登録します。
mlflow.set_tracking_uri(
"http://localhost:5000")UIで確認する
MLflow UIを開き、Modelsタブをクリックします。新しいモデル名と、その下に登録されたversion 1が表示され、確認できる状態になります。
名前は識別子である
fraud-detectorのように、分かりやすく安定したnameを選びます。チームメンバーやコードはその名前でモデルを読み込むため、後から名前を変更すると、それを参照するすべてのものが壊れます。
クライアントで確認する
MlflowClientを使うと、コードから登録を確認できます。名前でモデルを取得し、存在するバージョンを読み取ります。
from mlflow import MlflowClient
c = MlflowClient()
print(c.get_registered_model("churn-classifier"))簡単な確認
最初の登録に付けられる番号を確認しましょう。
まとめ
モデルをログに記録し、レジストリのnameを付けて、version 1を取得しました。これで最良のモデルをチームの誰もが見つけられる場所に置けます。🎉
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ブラウザでリアルコードを書いて実行し、24/7 の AI チューターから瞬時にサポートを受け、ウェブまたはアプリで続きから学習できます。
- コース
- 30
- レッスン
- 120
よくある質問
「最初のモデルバージョンを登録する」レッスンは無料ですか？
はい。「最初のモデルバージョンを登録する」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、MLOps Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 MLOps Academyコースには全4レッスンが含まれています。
「最初のモデルバージョンを登録する」で何を学びますか？
学習済みモデルをMLflow Model Registryにプッシュします。 ブラウザで直接実行するハンズオンコードでMLOps Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。
MLOps Academyを始めるのに経験は必要ですか？
事前経験は必要ありません。CoddyKitのMLOps Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン1/4です。
「最初のモデルバージョンを登録する」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？
ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。
このMLOps Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？
はい。すべてのMLOps Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。
このコースのすべてのレッスン
- 最初のモデルバージョンを登録する
- ステージ：Staging、Production、Archived
- モデルにタグと説明を追加する
- 名前とステージでモデルを読み込む