仕様・利用条件は変わることがあります。重要な判断は原典と実際の結果で再確認してください。
この手段について
- 目的
- MLflowで検証runの条件と結果を記録する
- 構成
- MLflow + Python
最短の利用経路
- 記録してよい実験と保存先を確認する
- parameter・metric・artifactを記録する
- runを開き直して実体を確認する
必要条件
- 対応する実行環境とモデルの利用条件
- 接続先・認証・費用とdataの共有範囲を確認する
- 公式の導入案内からMLflowを用意し、対応版・接続先・利用条件を確認します。
向く場面
MLflowで検証runの条件と結果を記録するという目的を、この利用経路で短く試したい場面。
向かない場面
metricの記録だけでモデルの業務適合性を認定する用途。
確認方法
run IDと入力条件・結果・保存artifactを照合します。