MLFlow kullanan bir modele boşuna hizmet etmeye çalışıyorum. İşte yaptığım şey:
Adım 1: Jupyter not defterimdeki tüm veri hazırlık adımlarını çalıştırın
Adım 2: bir Anaconda komut istemi başlatın ve dizüstü bilgisayarın aynı dizinine gidin
Adım 3: mlflow'u aşağıdaki gibi başlatın:
mlflow server --backend-store-uri sqlite:///mlflow.db --default-artifact-root ./artifacts
Adım 4: izleme urı'sini not defterinde aşağıdaki gibi ayarlayın:
mlflow.set_tracking_uri('http://localhost:5000')
Adım 5: deneyleri not defterinde çalıştırın
Adım 6: en iyi deneyi üretim olarak kaydedin (deftere)
Adım 7: başka bir komut istemi başlatın ve dizüstü bilgisayarın aynı dizinine gidin
Adım 8: kayıtlı modeli aşağıdaki gibi sunun:
mlflow models serve --model-uri models:/random-forest/Production -p 1234 --no-conda
Bu aşamada aşağıdaki hatayı alıyorum:
Model Kayıt Defteri özellikleri, URI: 'file:///C:/localpath/mlruns' içeren depo tarafından desteklenmez. Aşağıdaki URI şemalarına sahip depolar desteklenir: ['databricks', 'http', 'https', 'postgresql', 'mysql', 'sqlite','mssql'].
Yine de bir sqlite veritabanı kullanıyorum (3. adımda görüldüğü gibi). MLFlow kullanıyor - çünkü deneyleri çalıştırdığımda sqlite dosya boyutunun arttığını görebiliyorum. Modele hizmet etmek dışında her şey (UI dahil) iyi çalışıyor. Kimse bana neyi yanlış yaptığımı söyleyebilir mi?