AI工程师如何通过MLflow管理机器学习实验与模型版本？

发布时间：2025-04-18 17:05:30 | 责任编辑：字母汇 | 浏览量：39 次

AI工程师可以通过MLflow来高效地管理机器学习实验与模型版本，以下是具体的操作方法：

管理机器学习实验

• 设置实验环境：首先需要安装MLflow及相关依赖库，例如pip install mlflow。在Jupyter笔记本中，可通过import mlflow并打印版本号来确认安装成功。

• 记录实验参数和指标：在MLflow中，“运行”表示模型代码的一次执行，“实验”是相关运行的集合。使用mlflow.start_run()开始一个实验运行，然后通过mlflow.log_param()记录实验的参数，如模型的超参数等；使用mlflow.log_metric()记录实验的指标，如准确率、召回率等。

• 保存实验工件：实验过程中产生的模型文件、日志文件等工件可以通过mlflow.log_artifact()进行保存，以便后续查看和复现实验。

• 查询和比较实验结果：MLflow提供了mlflow.search_experiments()等方法，可以方便地查询实验记录，并根据条件筛选出满足特定要求的实验，例如筛选出准确率大于某个值的实验。

管理模型版本

• 注册模型：MLflow提供了模型注册功能，可以将模型及其元数据保存到模型注册表中。注册模型有多种方式，例如可以在调用mlflow.<flavor>.log_model()时指定registered_model_name参数，也可以使用mlflow.register_model()方法。

• 管理模型版本：模型注册后，MLflow会自动为每个模型分配版本号，并记录模型在不同阶段的发展进程，如归档、模拟环境和生产环境。可以通过mlflow.client.MlflowClient()来管理模型版本，例如将某个版本的模型从“归档”阶段转移到“模拟环境”阶段。

• 模型部署：MLflow支持将已注册的模型部署为推理服务。可以通过mlflow.deployments模块中的get_deploy_client()获取部署客户端，然后创建模型端点。还可以通过mlflow models serve命令将模型部署到本地推理服务器。

• 模型评估与监控：在模型部署后，MLflow提供了评估和监控工具，可以对模型的性能进行持续监控和评估，及时发现模型的性能下降等问题。