mlflow_tutorials

MLflow公式ドキュメント4種類のシナリオを再現するサンプルコードです

各シナリオの概要

詳細はこちらのQiita記事を参照ください

シナリオ 英名 トラッキングサーバ バックエンド アーティファクトストレージ
1 MLflow on localhost ローカルに自動生成 ローカルストレージ ローカルストレージ
2 MLFlow on localhost with SQLite ローカルに自動生成 ローカルDB ローカルストレージ
3 MLflow on localhost with Tracking Server ローカルに手動ホスティング ローカルDB or ストレージ ローカルストレージ
4 MLflow with remote Tracking Server, backend and artifact stores リモートサーバ リモートDB リモートストレージ

・シナリオ1構成図 scenario_1.png

・シナリオ2構成図 scenario_2.png

・シナリオ3構成図

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・シナリオ4構成図

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サンプルコードの構成

サンプルコードは以下のような構成となっています。

シナリオ1
(デフォルト設定)
シナリオ1
(別フォルダ指定)
シナリオ2 シナリオ3 シナリオ4
サーバ側のフォルダ /scenario1_default /scenario1_local /scenario2_sqlite /scenario3_trackingserver /server /scenario4_remote /server
クライアント側のフォルダ サーバ側と同じ サーバ側と同じ サーバ側と同じ /scenario3_trackingserver /client /scenario4_remote /client
コード実行例
(ロギングのみ)
a_log_simple_default.py a_log_simple_local.py a_log_simple_sqlite.py a_log_simple_trackingserver.py a_log_simple_remote.py
コード実行例
(多項式回帰の次数)
b_log_anscombe_default.py b_log_anscombe_local.py b_log_anscombe_sqlite.py b_log_anscombe_trackingserver.py b_log_anscombe_remote.py
コード実行例
(パラメータチューニング)
c_log_tuning_default.py c_log_tuning_local.py c_log_tuning_sqlite.py c_log_tuning_trackingserver.py c_log_tuning_remote.py

シナリオ3、シナリオ4では、サーバ側のDocker Composeをdocker-compose runで立ち上げた状態で、クライアント側のコードを実行してください