2.2 KiB
2.2 KiB
Учёт экспериментов
Цель
Подключить MLflow или аналог и зарегистрировать серию запусков.
Теория перед выполнением
Что сделать
- Зафиксировать baseline и протокол сравнения запусков.
- Подключить tracker и логировать параметры, метрики, commit и ID данных.
- Сохранить preprocessing, модель, signature и evaluation report как artifacts.
- Провести серию сопоставимых запусков и объяснить выбор кандидата.
- Зарегистрировать выбранный artifact без повторной сериализации.
- Добавить ссылки на запуски и выводы в отчёт.
Результат
Параметры, метрики, artifacts и выбранная модель.
Решение разместите рядом в solution/. Не коммитьте большие данные,
веса или секреты.
Критерии приёмки
- Каждый результат связан с кодом/данными; выбор лучшей модели объяснён.
- Код читаем, разбит на функции и запускается по инструкции.
- Выводы подтверждаются измерениями и не выходят за пределы эксперимента.
Вопросы для самопроверки
- Можно ли по
run_idвосстановить код, данные, конфиг и среду? - Registry ссылается на тот же artifact, который прошёл оценку?
- Какие данные нельзя отправлять в tracker?
- Почему лучший запуск не обязательно достоин алиаса
champion?