27 июня 2022
В блоге компании Digital Design на Хабре опубликована статья «Воспроизводимость ML экспериментов с помощью MLflow project».
Её автор – Игорь Дергунов, руководитель инновационной лаборатории Digital Design, которая занимается оптимизацией бизнес-процессов с помощью методов машинного обучения.
По словам автора в процессе работы над проектами в данной сфере быстро приходит осознание необходимости учета и структурирования проводимых экспериментов. Для этого команда Игоря использует инструмент MLflow, который предоставляет функциональность для отслеживания экспериментов и управления жизненным циклом моделей машинного обучения. Но однажды им не удалось воспроизвести эксперимент, который выполнялся некоторое время назад и был приостановлен.
Решение проблемы было найдено, а принцип действий изложен в соответствующей статье: как, используя функционал MLflow project, сохранить необходимую информацию с целью повышения воспроизводимости ML экспериментов.
Материал доступен по ссылке.