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Iris データセットの外れ値検知モデル学習パイプライン

目的

MLFlow を用いた Iris データセットの外れ値検知モデル学習パイプラインです。

前提

  • Python 3.8 以上
  • Docker
  • MLFlow

使い方

  1. カレントディレクトリ
$ pwd
~/ml-system-in-actions/chapter2_training/iris_sklearn_outlier
  1. ライブラリインストール 本プログラムで仕様するライブラリはrequirements.txtに示すとおりです。
$ make dev
# 実行されるコマンド
# pip install -r requirements.txt
# 出力は省略
  1. 学習用 Docker イメージのビルド 学習で使用する Docker イメージをビルドします。
$ make d_build
# 実行されるコマンド
# docker build \
#     -t shibui/ml-system-in-actions:training_pattern_iris_sklearn_rf_0.0.1 \
#     -f Dockerfile .
# 出力は省略
# dockerイメージとしてshibui/ml-system-in-actions:training_pattern_iris_sklearn_rf_0.0.1がビルドされます。
  1. 学習パイプラインの実行 mlflow で学習パイプラインを実行します。
$ make train
# 実行されるコマンド
# mlflow run . --no-conda
# 出力例
# 2021/02/11 11:23:47 INFO mlflow.projects.docker: === Building docker image iris_sklearn_ocs:6fa928e ===
# 2021/02/11 11:23:55 INFO mlflow.projects.utils: === Created directory /var/folders/v8/bvkzgn8j1ws6y76t4z5nt6280000gn/T/tmpwcy6fg3e for downloading remote URIs passed to arguments of type 'path' ===
# 2021/02/11 11:23:55 INFO mlflow.projects.backend.local: === Running command 'docker run --rm -v ~/book/ml-system-in-actions/chapter2_training/iris_sklearn_outlier/mlruns:/mlflow/tmp/mlruns -v ~/book/ml-system-in-actions/chapter2_training_patterns/iris_sklearn_outlier/mlruns/0/b6521ae70302453e8ab452db2359ad8e/artifacts:~/book/ml-system-in-actions/chapter2_training_patterns/iris_sklearn_outlier/mlruns/0/b6521ae70302453e8ab452db2359ad8e/artifacts -e MLFLOW_RUN_ID=b6521ae70302453e8ab452db2359ad8e -e MLFLOW_TRACKING_URI=file:///mlflow/tmp/mlruns -e MLFLOW_EXPERIMENT_ID=0 iris_sklearn_ocs:6fa928e python -m iris_train' in run with ID 'b6521ae70302453e8ab452db2359ad8e' ===
# 2021/02/11 11:24:01 INFO mlflow.projects: === Run (ID 'b6521ae70302453e8ab452db2359ad8e') succeeded ===

学習は数分以内に完了します。