MLflow 0.2发布

在今年的火花+人工智能峰会,我们介绍了MLflow机器学习,bob下载地址一个开源的bob体育客户端下载平台来简化生命周期。在发布以来的3周,我们已经看到了很多的兴趣数据的科学家和工程师在使用和MLflow做出贡献。MLFlow的GitHub库已经有180个叉,十几个贡献者和拉请求已经提交问题。此外,近100人来到我们的第一个MLflow聚会上周。

今天,我们很高兴宣布MLflow v0.2,我们几天前公布的一些最要求的特性与内部客户和开源的用户。bob下载地址如果你MLflow 0.2已经可用pip安装mlflow中描述的那样MLflow快速入门指南。在这篇文章中,我们将讨论的主要新特性。

内置的TensorFlow集成

MLflow便于培训和服务模型从任何机器学习库,只要你可以包装在一个Python函数,但对于非常常用的库,我们想提供内置支持。在这个版本中,我们增加了mlflow.tensorflow包,这使得它容易日志TensorFlow MLflow跟踪模型。一旦你登录一个模型这种方式,您可以立即将其传递给所有的部署工具已经支持MLflow(例如本地其他服务器、Azure毫升服务或Apache火花批推理)。

下面的例子显示了用户可以登录特遣部队训练模型和使用pyfunc抽象使用内置的功能来部署它。

培训环境:保存特遣部队训练模型

#保存SavedModel格式的估计量。estimator_path = your_regressor。export_savedmodel (model_dir receiver_fn)#日志导出SavedModel MLflow。# signature_def_key:签名的名称定义计算#当加载SavedModel推理#裁判:(https://www.tensorflow.org/serving/signature_defs)。# artifact_path:路径(根据工件目录为当前运行)#模型将被保存为一个工件。mlflow.tensorflow.log_saved_model (saved_model_dir = estimator_path,signature_def_key =“预测”,artifact_path =“模型”)

部署环境:负载救了TF模型和预测

生产跟踪服务器

在MLflow 0.2中,我们添加了一个新的mlflow服务器命令启动生产版本的MLflow跟踪服务器跟踪和查询实验。与当地的mlflow ui命令,mlflow服务器可以支持多个工作线程和S3-backed存储如下所述。你可以阅读学习的MLflow文档如何运行跟踪服务器。

S3-Backed工件存储

MLflow的关键特性之一是日志的输出训练跑步,这可以包括任意文件称为“工件。“然而,MLflow的第一个版本仅支持日志构件共享POSIX文件系统。在MLflow 0.2中,我们添加了支持在S3中存储工件,通过——artifact-root参数mlflow服务器命令。这使它容易多个云实例上运行MLflow培训工作并跟踪结果。下面的例子显示了如何启动跟踪服务器与S3工件存储。

一个EC2实例上运行MLflow服务器:

%主机名ec2-11年-222年-333年-444年。我们- - - - - -西2。compute.amazonaws.com%mlflow服务器\——文件存储/ mnt /存在于磁盘上/ mlflow_data \——artifact-root s3: / / my-mlflow-bucket /

MLflow客户:

mlflow.set_tracking_uri (“http://ec2 - 11 - 222 - 333 - 444. - 2. -西方- compute.amazonaws.com”)…与mlflow.start_run ():mlflow.log_parameter (“x”,1)mlflow.log_metric (“y”,2)…mlflow.log_artifact (“/ tmp /模式”)

其他改进

除了这些大的特性,一些bug修复和文档都包含在这个版本。可以找到变化的完整列表在更新日志。我们欢迎更多的输入(电子邮件保护)或通过申请的问题或提交补丁在GitHub上。关于MLflow实时问题,我们最近还创建了一个松弛的通道MLflow。

MLflow接下来是什么?

我们计划继续更新MLflow迅速的α。例如,我们正在进行的工作包括内置集成更多的库(如PyTorch Keras和MLlib)和进一步改进跟踪服务器的可用性。为我们下一步工作的概述,看看我们的路线图的幻灯片演讲从上周的聚会或看meetup演讲。

砖用户想试试MLflow的托管版本,我们也接受注册www.neidfyre.com/mlflow。

学分

从亚伦戴维森MLflow 0.2包括补丁,安德鲁·陈安迪Konwinski,大卫·马修斯丹尼李,鑫山,Joel Akeret Jules Damji Juntai郑,贾斯汀奥尔森,摩尼Parkhe,曼努埃尔·加里多马泰Zaharia米开朗基罗D \ ' agostino博士Ndjido Ardo酒吧,彭宇,哈斯默奇,Stephanie Bodoff Tingfan吴,托马斯Nykodym,雪玉