Share via

MLflow denemesi

  • Makale

MLflow denemesi veri kaynağı, MLflow denemesi çalıştırma verilerini yüklemek için standart bir API sağlar. Not defteri denemesinden veri yükleyebilir veya MLflow deneme adını veya deneme kimliğini kullanabilirsiniz.

Gereksinimler

Databricks Runtime 6.0 ML veya üzeri.

Not defteri denemesinden veri yükleme

Not defteri denemesinden veri yüklemek için kullanın load().

Python

df = spark.read.format("mlflow-experiment").load()
display(df)

Scala

val df = spark.read.format("mlflow-experiment").load()
display(df)

Deneme kimliklerini kullanarak veri yükleme

Bir veya daha fazla çalışma alanı denemesinden veri yüklemek için, deneme kimliklerini gösterildiği gibi belirtin.

Python

df = spark.read.format("mlflow-experiment").load("3270527066281272")
display(df)

Scala

val df = spark.read.format("mlflow-experiment").load("3270527066281272,953590262154175")
display(df)

Deneme adını kullanarak veri yükleme

Deneme adını yöntemine load() de geçirebilirsiniz.

Python

expId = mlflow.get_experiment_by_name("/Shared/diabetes_experiment/").experiment_id
df = spark.read.format("mlflow-experiment").load(expId)
display(df)

Scala

val expId = mlflow.getExperimentByName("/Shared/diabetes_experiment/").get.getExperimentId
val df = spark.read.format("mlflow-experiment").load(expId)
display(df)

Ölçümlere ve parametrelere göre verileri filtreleme

Bu bölümdeki örneklerde, verileri bir denemeden yükledikten sonra nasıl filtreleyebileceğiniz gösterilmektedir.

Python

df = spark.read.format("mlflow-experiment").load("3270527066281272")
filtered_df = df.filter("metrics.loss < 0.01 AND params.learning_rate > '0.001'")
display(filtered_df)

Scala

val df = spark.read.format("mlflow-experiment").load("3270527066281272")
val filtered_df = df.filter("metrics.loss < 1.85 AND params.num_epochs > '30'")
display(filtered_df)

Şema

Veri kaynağı tarafından döndürülen DataFrame şeması:

root
|-- run_id: string
|-- experiment_id: string
|-- metrics: map
|    |-- key: string
|    |-- value: double
|-- params: map
|    |-- key: string
|    |-- value: string
|-- tags: map
|    |-- key: string
|    |-- value: string
|-- start_time: timestamp
|-- end_time: timestamp
|-- status: string
|-- artifact_uri: string