Paralléliser le réglage des hyperparamètres avec scikit-learn et MLflow
Ce notebook montre comment utiliser Hyperopt pour paralléliser les calculs d’optimisation des hyperparamètres. Il utilise la classe SparkTrials pour distribuer automatiquement les calculs entre les Workers du cluster. Il illustre également le suivi MLflow automatisé des exécutions Hyperopt, ce qui vous permet d’enregistrer les résultats ultérieurement.
Notebook de parallélisation du réglage des hyperparamètres avec suivi automatisé de MLflow
Une fois que vous avez effectué les actions dans la dernière cellule du bloc-notes, votre interface utilisateur MLflow doit afficher :
