IUM_08.MLFlow.ipynb

@@ -8,7 +8,7 @@
     }
    },
    "source": [
-    "![Logo 1](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech1.jpg)\n",
+    "## ![Logo 1](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech1.jpg)\n",
     "<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
     "<h1> Inżynieria uczenia maszynowego </h1>\n",
     "<h2> 8. <i>MLFlow</i>  [laboratoria]</h2> \n",
@@ -73,7 +73,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 1,
+   "execution_count": 2,
    "metadata": {
     "slideshow": {
      "slide_type": "slide"
@@ -88,7 +88,16 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 80,
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "!mkdir -p IUM_08/examples/sklearn_elasticnet_wine/"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
    "metadata": {
     "slideshow": {
      "slide_type": "slide"
@@ -190,6 +199,7 @@
     "        mlflow.log_metric(\"mae\", mae)\n",
     "        \n",
     "        # Infer model signature to log it\n",
+    "        # Więcej o sygnaturach: https://mlflow.org/docs/latest/models.html?highlight=signature#model-signature\n",
     "        signature = mlflow.models.signature.infer_signature(train_x, lr.predict(train_x))\n",
     "\n",
     "        tracking_url_type_store = urlparse(mlflow.get_tracking_uri()).scheme\n",
@@ -948,7 +958,7 @@
    "source": [
     "# Zadania [10p pkt]\n",
     "1. Dodaj do swojego projektu logowanie parametrów i metryk za pomocą MLflow (polecenia `mlflow.log_param` i `mlflow.log_metric`\n",
-    "2. Dodaj plik MLProject definiujący polecenia do trenowania i testowania, ich parametry wywołania oraz środowisko (użyj zdefiniowanego wcześniej obrazu Docker)"
+    "2. Dodaj plik MLProject definiujący polecenia do trenowania i testowania, ich parametry wywołania oraz środowisko (Conda albo Docker)"
    ]
   },
   {
@@ -1390,7 +1400,7 @@
     }
    },
    "source": [
-    "## Zadania\n",
+    "## Zadania (termin: 14.05 EOD) \n",
     "1. [2 pkt] Dodaj do joba treningowego wywołania MLflow, tak, żeby przy każdym uruchomieniu stworzyć i zarchiwizować katalog z modelem. Plik MLmodel powinien zawierać pola:\n",
     " - signature\n",
     " - input_example\n",
@@ -1425,6 +1435,10 @@
     "   - CLI: `export MLFLOW_TRACKING_URI=http://172.17.0.1:5000`\n",
     "   \n",
     "- Żeby klient MLflow działający w kontenerze docker mógł zapisywać i pdczytywać artefakty, muszą Państwo podmonotwać katalog `/tmp/mlruns` i `/mlruns` (ten drugi po to, żeby po restarcie serwera katalog nie został wyczyszczony)\n",
+    "   - jak podmontować: ```docker.image('my-image').inside('-v /tmp/mlruns:/tmp/mlruns' -v /mlruns:/mlruns')```\n",
+    "   - Przykład działąjącego joba na Jenkinsie zapisującego wyniki do MLFlow: https://tzietkiewicz.vm.wmi.amu.edu.pl:8081/job/gitea-test/job/ium-helloworld/job/master/\n",
+    "   - Repo: https://git.wmi.amu.edu.pl/tzietkiewicz/ium-helloworld/src/branch/master\n",
+    "\n",
     "- Proszę ustawić nazwę eksperymentu na numer indeksu, dzięki temu każdy z Państwa będzie widział swoje eksperymenty oddzielnie:\n",
     "`mlflow.set_experiment(\"s123456\")`"
    ]
@@ -1435,7 +1449,7 @@
   "celltoolbar": "Slideshow",
   "email": "tomasz.zietkiewicz@amu.edu.pl",
   "kernelspec": {
-   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
+   "display_name": "Python 3",
    "language": "python",
    "name": "python3"
   },
@@ -1450,7 +1464,7 @@
    "name": "python",
    "nbconvert_exporter": "python",
    "pygments_lexer": "ipython3",
-   "version": "3.10.4"
+   "version": "3.9.12"
   },
   "slideshow": {
    "slide_type": "slide"