在 MLflow 界面中比较运行
对实验进行排序和筛选，找到最佳模型。
在 MLflow 界面中比较运行 是 CoddyKit 上的免费 MLOps Academy 课时。 这是第 3 节课，共 4 节。 你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。 这是 MLOps Academy 学习路径的一部分，你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 MLOps Academy 课程共包含 4 节课。
运行表格
在界面中打开一个实验后，您会看到运行表格：每次运行占一行，其参数和指标以并排的列展示。
按指标排序
点击指标列标题即可排序。按准确率降序排列后，最佳运行会直接跳到表格顶部。
使用搜索进行筛选
在搜索框中输入查询即可筛选。只保留符合条件的运行，例如指标高于您关注的阈值。
metrics.accuracy > 0.9 and params.max_depth = "6"选择要显示的列
列太多了？切换哪些参数和指标可见，让表格只显示真正影响您决策的少数内容。
选择要比较的运行
勾选几次运行旁边的复选框，然后点击比较。MLflow 会打开一个仅显示这些运行的聚焦视图，并将它们并排展示。
平行坐标图
平行坐标图会将每次运行绘制成一条横跨参数和指标的线，让您发现哪些设置能带来高分。
散点图与等高线视图
散点图将一个参数与一个指标对应起来。它能揭示趋势，例如随着树深增加，准确率先上升后下降。
检查一次运行
点击任意运行即可打开其详情页面。在那里，您可以查看该次执行记录的每个参数、指标曲线、标签和制品。
阅读指标曲线
在详情页面中，带步骤的指标会显示为曲线。如果损失很早就趋于平坦，说明您训练的时间可能超过了实际需要。
也可以从代码中搜索
您不必局限于浏览器。使用search_runs将匹配的运行提取到 DataFrame 中，然后以编程方式进行分析。
df = mlflow.search_runs(filter_string="metrics.accuracy > 0.9")从比较到决策
比较运行是选择优胜者的方式。不断排序、筛选和绘图，直到某次运行明显脱颖而出，然后将它推向生产环境。
快速检查
我们来检查一下您如何在界面中找到最佳运行。
回顾
您对运行进行了排序、筛选和绘图，然后打开详情确认了优胜者。界面将一堆运行记录变成了清晰的选择。✅
用 AI 导师学习 Python — 免费
在浏览器中编写并运行真实代码，获得全天候 AI 导师的即时帮助，并在网页或应用中继续学习。
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常见问题解答
「在 MLflow 界面中比较运行」课时是免费的吗？
是的 — 「在 MLflow 界面中比较运行」的完整文本可在网页上免费阅读。要进行交互式练习（内置代码编辑器和全天候 AI 导师）并解锁 MLOps Academy 课程的其余内容，请升级到 CoddyKit PRO。 MLOps Academy 课程共包含 4 节课。
「在 MLflow 界面中比较运行」这节课中我会学到什么？
对实验进行排序和筛选，找到最佳模型。 你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 MLOps Academy，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。
学习 MLOps Academy 需要有经验吗？
无需任何先前经验。CoddyKit 上的 MLOps Academy 课程适合初学者到高级学习者，你可以从这里开始或从头开始，按照自己的节奏学习。 这是第 3 节课，共 4 节。
「在 MLflow 界面中比较运行」课时需要多长时间？
大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动，所以你能稳步进步，并在网页和应用中从离开的地方继续。
我能在这节 MLOps Academy 课中编写并运行代码吗？
能。每节 MLOps Academy 课都包含内置代码编辑器，你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码，并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。
此课程中的所有课时
- 安装 MLflow 并开始跟踪
- 记录参数、指标和制品
- 在 MLflow 界面中比较运行
- 用一行代码启用自动记录