fasttrackml
v0.6.0
FastTrackml - это API для параметров регистрации и метриков при запуске кода машинного обучения, и это пользовательский интерфейс для визуализации результата. API представляет собой замену замены сервера отслеживания MLFLOW, и он поставляется с пользовательским интерфейсом визуализации как MLFLOW, так и AIM.
Как следует из названия, акцент делается на скорость - быстрое ведение журнала, быстрый поиск.
Примечание
Для полного руководства см. Наше руководство по QuickStart.
FastTrackml может быть установлен и запустить с помощью pip :
pip install fasttrackml
fml serverВ качестве альтернативы, вы можете запустить его в контейнере с докером:
docker run --rm -p 5000:5000 -ti gresearch/fasttrackmlУбедитесь, что вы можете увидеть пользовательский интерфейс, перемещаясь по http: // localhost: 5000/.
Для получения дополнительной информации --help -твой друг!
Установите пакет Mlflow Python:
pip install mlflow-skinnyВот элементарный пример сценария Python:
import mlflow
import random
# Set the tracking URI to the FastTrackML server
mlflow . set_tracking_uri ( "http://localhost:5000" )
# Set the experiment name
mlflow . set_experiment ( "my-first-experiment" )
# Start a new run
with mlflow . start_run ():
# Log a parameter
mlflow . log_param ( "param1" , random . randint ( 0 , 100 ))
# Log a metric
mlflow . log_metric ( "foo" , random . random ())
# metrics can be updated throughout the run
mlflow . log_metric ( "foo" , random . random () + 1 )
mlflow . log_metric ( "foo" , random . random () + 2 )FastTrackml может быть построен и протестирован в контейнере DEV. Это рекомендуемый способ, так как вся среда поступает предварительно настроена со всеми зависимостями (GO SDK, Postgres, Minio и т. Д.) И настройками (форматирование, линирование, расширения и т. Д.), Чтобы мгновенно начать.
Если у вас есть учетная запись GitHub, вы можете просто открыть FastTrackML в новом коде GitHub, нажав на кнопку «Зеленый код» в верхней части этой страницы.
Вы можете построить, запустить и прикрепить отладчик, просто нажав F5. Модульные тесты можно запускать из тестового проводника слева. Есть также много целей в области Makefile , которые могут быть использованы (например, build , run , test-go-unit ).
Если вы хотите работать локально в коде Visual Studio, все, что вам нужно, - это установить Docker и расширение контейнеров Dev.
Просто откройте копию FastTrackml в VS -коде и нажмите «Повторно откройте в контейнере», когда будет предложено. Как только проект будет открыт, вы можете следовать инструкциям GitHub CodeSpaces выше.
Важный
Обратите внимание, что на macOS порт 5000 уже занят, поэтому необходимы некоторые корректировки.
Если CLI - это то, как вы катитесь, то вы можете установить инструмент CLI Dev Cli и следовать приведенной ниже инструкции.
[! Предупреждение] Эта установка не рекомендуется и не поддерживается. Здесь будь драконами!
Вам нужно будет отредактировать раздел .devcontainer/docker-compose.yml и пострядовать раздел services.db.ports для выставки портов хосту. Вам также нужно будет добавить FML_LISTEN_ADDRESS=:5000 в .devcontainer/.env .
Затем вы можете выпустить следующую команду в вашей копии FastTrackMl, чтобы встать и запустить:
devcontainer up Предполагая, что вы клонировали репо в каталог с именем fasttrackml и не смогли возиться с конфигурацией контейнера Dev, вы можете ввести контейнер Dev с:
docker compose --project-name fasttrackml_devcontainer exec --user vscode --workdir /workspaces/fasttrackml app zsh Если что -то из этого не так, вот как сделать команду, адаптированную к вашей установке (это требует установки jq ):
devcontainer up | tail -n1 | jq -r ' "docker compose --project-name (.composeProjectName) exec --user (.remoteUser) --workdir (.remoteWorkspaceFolder) app zsh" ' Оказавшись в контейнере Dev, используйте свой любимый текстовый редактор и цели Makefile :
vscode ➜ /workspaces/fasttrackml (main) $ vi main.go
vscode ➜ /workspaces/fasttrackml (main) $ emacs .
vscode ➜ /workspaces/fasttrackml (main) $ make runCopyright 2022-2023 G-Research
Copyright 2019-2022 Aimhub, Inc.
Copyright 2018 Databricks, Inc.
Лицензировано по лицензии Apache, версия 2.0 («Лицензия»); Вы не можете использовать эти файлы, кроме как в соответствии с лицензией. Вы можете получить копию лицензии на
http://www.apache.org/licenses/license-2.0
Если не требуется применимый закон или не согласен в письменной форме, программное обеспечение, распространяемое по лицензии, распределяется по основам «как есть», без каких -либо гарантий или условий, явных или подразумеваемых.
