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Didacticiels MLflow utilisant des exemples de blocs-notes Jupyter
Les didacticiels suivants montrent comment intégrer des expériences MLflow dans vos flux de travail d’entraînement. Pour nettoyer les ressources créées dans le cadre d’un didacticiel de bloc-notes, consultez Nettoyage des ressources MLflow.
Vous pouvez exécuter des exemples de blocs-notes basés sur l' SageMaker IA JupyterLab dans Studio. Pour plus d’informations sur JupyterLab, consultez JupyterLab guide de l'utilisateur.
Explorez les exemples de blocs-notes suivants :
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SageMaker Entraînement avec MLflow
— Entraînez et enregistrez un Scikit-Learn modèle à l'aide de l' SageMaker IA en mode script. Découvrez comment intégrer des expériences MLflow dans votre script d’entraînement. Pour plus d'informations sur la formation des modèles, consultez la section Entraîner un modèle avec Amazon SageMaker AI. -
SageMaker AI HPO avec MLflow
— Découvrez comment suivre votre expérience de ML dans MLflow avec Amazon SageMaker AI Automatic Model Tuning (AMT) et le SageMaker SDK AI. Python Chaque itération d’entraînement est journalisée comme une exécution au sein de la même expérience. Pour plus d'informations sur l'optimisation des hyperparamètres (HPO), consultez Effectuer un réglage automatique du modèle avec Amazon SageMaker AI. -
SageMaker Pipelines avec MLflow
— Utilisez Amazon SageMaker Pipelines et MLflow pour entraîner, évaluer et enregistrer un modèle. Ce bloc-notes utilise le @stepdécorateur pour créer un pipeline d' SageMaker IA. Pour plus d’informations sur les pipelines et le décorateur@step, consultez Création d’un pipeline avec des fonctions décorées@step. -
Déployer un modèle MLflow vers l' SageMaker IA
— Entraînez un modèle d'arbre de décision à l'aide SciKit-Learn de. Utilisez ensuite Amazon SageMaker AI ModelBuilderpour déployer le modèle sur un point de terminaison d' SageMaker IA et exécuter l'inférence à l'aide du modèle déployé. Pour plus d’informations surModelBuilder, consultez Déploiement de modèles MLflow avec ModelBuilder.
