引入MLflow運行欄磚筆記本

在火花+人工智能峰會2019,我們宣布喬治亞州管理MLflow磚我們的最新最好的開源MLflow並使它容易被所有用戶的磚。在博客中,我們承諾建立特性橋磚和MLflow概念創建一個兩者之間的無縫集成。

今天,我們很高興宣布MLflow筆記本欄是第一個集成。

跟蹤實驗和生產可再生的機器學習代碼在一個筆記本是困難的。我們喜歡筆記本之間的接口,因為它提供了快速的迭代周期編寫代碼並看到結果。然而,這些好處也很難讓我們跟蹤所有的筆記本修正。我們經常問這個問題:無標題的。ipynb或untitled (1)。ipynb創造了這個培訓運行x %驗證準確性?

是它UNTITLED創建最好的模型或UNTITLED (1) ?這個meme改編自喬天鶴座“JupyterCon談話:我不喜歡筆記本。

傳統的版本管理工具如Git並不是真的為這個用例設計。為每個解決方案創建一個Git分支,您創建的每個訓練隻比複製的筆記本因為你仍然需要跟蹤每個分支的性能。

MLflow分欄功能,我們嚐試之間的橋梁的快速迭代周期筆記本和跟蹤代碼修改的困難。MLflow易於使用的跟蹤api,用戶已經可以跟蹤每個訓練的hyperparameters和輸出指標。在托管MLflow磚,我們也將自動創建一個快照的筆記本修訂培訓運行和存儲它的一部分運行的元數據。

通過這些數據,我們已經創建了一個筆記本側邊欄顯示所有的實驗運行你從這個筆記本記錄。這個側邊欄,用戶可以快速瀏覽他們的訓練和視圖的運行版本的創建每一個筆記本,它的看著。當然,如果你發現一個筆記本修改你想要恢複,我們也允許你保存它作為一個新的筆記本在你磚的工作區。

https://www.youtube.com/watch?v=v-dkc2DvSw4

此外,所有的數據顯示在MLflow運行欄也顯示在整個MLflow UI我們都知道和愛。

https://www.youtube.com/watch?v=s4OPfXjFUE8

下一個步驟

MLflow運行欄僅僅是開始,我們計劃用更多的集成和擴展磚MLflow管理更簡單的工作流開發服務。迄今為止,我們認為我們已經用於許多團隊,但是,我們很樂意聽到你的反饋。

如果你現有的磚用戶,您就可以開始使用托管MLflow導入快速啟動筆記本為Azure磚或AWS。如果你沒有一個磚的用戶,訪問m.eheci.com/product/managed-mlflow開始的免費試用MLflow磚和管理。