Сравнение запусков в интерфейсе MLflow

Откройте эксперимент в интерфейсе — и Вы увидите таблицу запусков: по одной строке на каждый запуск, а его параметры и метрики будут расположены рядом в столбцах.

Нажмите заголовок столбца метрики, чтобы выполнить сортировку. Отсортируйте по убыванию точности — и лучший запуск сразу окажется вверху таблицы.

Введите запрос в поле поиска, чтобы выполнить фильтрацию. Оставьте только запуски, соответствующие условию, например имеющие метрику выше нужного порога.

Слишком много столбцов? Переключайте видимость параметров и метрик, чтобы в таблице оставались только те немногие данные, которые действительно влияют на Ваше решение.

Установите флажки рядом с несколькими запусками и нажмите «Сравнить». MLflow откроет отдельное представление только этих запусков рядом друг с другом.

На графике параллельных координат каждый запуск изображается линией, проходящей через параметры и метрики. Так Вы сможете заметить, какие настройки приводят к высоким оценкам.

Точечный график сопоставляет один параметр с метрикой. Он показывает закономерности, например рост, а затем снижение точности при увеличении глубины дерева.

Нажмите любой запуск, чтобы открыть его страницу подробностей. Там Вы увидите все записанные параметры, кривую метрики, тег и артефакты этого запуска.

На странице подробностей метрики с шагами отображаются в виде кривых. Если значение ошибки рано перестаёт меняться, вероятно, Вы обучали модель дольше необходимого.

Вам не обязательно работать только в браузере. Используйте search_runs, чтобы загрузить подходящие запуски в DataFrame и проанализировать их программно.

Сравнение помогает выбрать победителя. Сортируйте, фильтруйте и строьте графики, пока один запуск явно не выделится, а затем переводите его в рабочую среду.

Вы отсортировали и отфильтровали запуски, построили графики, а затем открыли подробности, чтобы подтвердить выбор победителя. Интерфейс превращает множество запусков в понятный выбор. ✅