mlflow-demo

mlflowを使ったパラメータ管理のデモ

初期設定

numpy, mlflow, jupyerlabなどをインストール。

pip install -r requirements.txt

VSCodeの場合はDevcontainerで開くと自動でインストールされる。

実験方法

(Devcontainerの場合はコンテナ内の)ターミナルを３つ開いて、mlflow, jupyerlab, シミュレーション実行をする。

１つ目はmlflowのサーバーを立ち上げる。

mlflow server --port 5000

ブラウザで http://127.0.0.1:5000 にアクセスする。Devcontainerで見れない場合はPort-Forwardingができているか確認する。

２つ目はjupyter labを立ち上げる。

jupyter lab --port 8888

ブラウザで http://127.0.0.1:8888 にアクセスする。見れない場合は同様にポートの設定を確認。

３つ目のターミナルでシミュレーションのpythonスクリプトを実行する。例えば、

python simulation3.py 1

引数の数字(1)は何個並列計算させるかを指定する。

notebookから実験結果を取得して可視化する方法などはnotebook/demo.ipynbで紹介した。

いくつかの実装

ブラウン運動のシミュレーションを例にして4通りの実装を用意した。

• simulation1.py: 一番単純にmlflowを使う
• simulation2.py: 異なるパラメータについて並列で計算
• simulation3.py: クラスを使った実装(lib3/)とテスト(test3/)
• simulation4.py: mlflowのartifact利用(lib4/)とより広範囲なテスト(test4/)

テスト

以下のコマンドを実行する

pytest