{"id":334967,"date":"2022-06-24T21:00:17","date_gmt":"2022-06-24T21:00:17","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=334967"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=334967","title":{"rendered":"<span>\u0412\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c ML \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e MLflow project<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u0412\u0441\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442! \u041c\u0435\u043d\u044f \u0437\u043e\u0432\u0443\u0442 \u0418\u0433\u043e\u0440\u044c \u0414\u0435\u0440\u0433\u0443\u043d\u043e\u0432 \u0438 \u044f \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c \u0438\u043d\u043d\u043e\u0432\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043b\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 Digital Design, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441-\u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0412 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043d\u0430\u0434 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0444\u0435\u0440\u0435 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043e\u0441\u043e\u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0443\u0447\u0435\u0442\u0430 \u0438 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0445 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432. \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043c\u044b \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c MLflow, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0436\u0438\u0437\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0446\u0438\u043a\u043b\u043e\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.  <\/p>\n<p>\u0418 \u0432\u0441\u0435 \u0448\u043b\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e, \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437 (\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438, \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u044b \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438) \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u043b\u0438\u0441\u044c, \u0438\u0445 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e \u043d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0438 \u0432\u0441\u0435 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u044b. \u0422\u0430\u043a \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f, \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043d\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u043b\u0430 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0443, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u043b\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a\u043e\u0435-\u0442\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043d\u0430\u0437\u0430\u0434 \u0438 \u0431\u044b\u043b \u043f\u0440\u0438\u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d.  <\/p>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u044b\u044f\u0441\u043d\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u0437\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u044b, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0432\u044b\u0434\u0430\u0441\u0442 \u0442\u043e\u0442 \u0436\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442, \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u043b\u0438 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043d\u0435\u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e. \u0410 \u043d\u0430\u043c \u0431\u044b \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b\u043e\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0431\u044b\u043b\u0438 <strong>\u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b<\/strong>, \u0432\u0435\u0434\u044c \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b \u043e\u0431\u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438, \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u043f\u0438\u043b\u043e\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430.  <\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/981\/1f3\/51b\/9811f351b098facfc308009664e5534d.png\" width=\"2082\" height=\"1288\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/981\/1f3\/51b\/9811f351b098facfc308009664e5534d.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d \u043d\u0435\u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043f\u043e \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u0430\u043c \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043d\u0435\u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c:  <\/p>\n<ul>\n<li>\n<p> \u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432   <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p> \u0412 \u043a\u0430\u043a\u043e\u043c \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u043b\u0441\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442  <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p> \u041a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u0431\u044b\u043b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438  <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p> \u041a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f, \u0438 \u043a\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435   <\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a\u043e\u0434, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0442\u043e\u0436\u0435 \u043d\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0433\u0430\u0440\u0430\u043d\u0442\u0438\u0435\u0439 \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0412\u0435\u0434\u044c \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440, \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u043c \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u043c \u0432 \u043a\u043e\u0434 \u043c\u043e\u0433\u043b\u0438 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432\u043d\u0435\u0441\u0435\u043d\u044b \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0437\u0438\u043b\u0438 \u0432 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0439.   <\/p>\n<p><em>\u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c<\/em>, \u043a\u0430\u043a, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b MLflow project, \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u0432\u044b\u0441\u0438\u0442\u044c \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c ML \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<h2>\u0427\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 Mlflow?   <\/h2>\n<p>MLflow \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u044e\u0442 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0436\u0438\u0437\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0446\u0438\u043a\u043b\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044f \u0441 \u0440\u0430\u043d\u043d\u0438\u0445 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0437\u0430\u043a\u0430\u043d\u0447\u0438\u0432\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0435\u0435 \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 REST endpoint-\u0430 \u0441 \u0446\u0435\u043b\u044c\u044e \u043e\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438.  <\/p>\n<p>MLflow \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0437 4 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<p><strong>Mlflow Tracking<\/strong><\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e API \u0434\u043b\u044f \u0444\u0438\u043a\u0441\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0445 \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0435 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043f\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432. MLflow Tracking \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0440\u0430\u0448\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e API Python, REST, R API \u0438 Java API.  <\/p>\n<p>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u044f MLflow Tracking run &#8212; \u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432 MLflow \u043f\u0440\u0438\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u0435 Experiment, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432 (run).   <\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/938\/419\/e08\/938419e08d4200e03cb207ec53babcf6.png\" width=\"1566\" height=\"746\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/938\/419\/e08\/938419e08d4200e03cb207ec53babcf6.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p> \u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 run \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e:   <\/p>\n<ul>\n<li>\n<p> <strong>Code Version<\/strong> \u2014 \u0445\u044d\u0448 \u0433\u0438\u0442 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0438\u0442\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p> <strong>Start &amp; End Time<\/strong> \u2014 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0438 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f run.  <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p> <strong>Source<\/strong> \u2014 \u0438\u043c\u044f \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430, \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0431\u044b\u043b \u0437\u0430\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d run, \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0438 entrypoint, \u0435\u0441\u043b\u0438 run \u0431\u044b\u043b \u0437\u0430\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e MLflow Project.  <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p> <strong>Parameters<\/strong> \u2014 \u043f\u0430\u0440\u044b \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 \u043a\u043b\u044e\u0447-\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435.  <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p> <strong>Metrics<\/strong> \u2014 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 \u043a\u043b\u044e\u0447-\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435. \u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0445\u043e\u0434\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f run (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c), \u0430 MLflow \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u044e \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430. <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p> <strong>Artifacts<\/strong> \u2014 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0437\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 pickle \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0435\u0439 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 png.   <\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>MLflow Models<\/strong>  <\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0443\u043f\u0430\u043a\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0438 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041e\u043d \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u044e flavor &#8212; \u0441\u0432\u043e\u0435\u0433\u043e \u0440\u043e\u0434\u0430 \u043e\u0431\u0435\u0440\u0442\u043a\u0443, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0445 \u0438 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430\u0445 \u0431\u0435\u0437 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439. MLflow Models \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0437 Scikit-learn, Keras, TenserFlow, \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 <a href=\"https:\/\/mlflow.org\/docs\/latest\/models.html#built-in-model-flavors\">\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u043e\u0432<\/a>.<\/p>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 MLflow Models \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u043e REST API \u0438\u043b\u0438 \u0443\u043f\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0432 Docker-\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437.   <\/p>\n<p><strong>MLflow Registry<\/strong> <\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 API, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441 \u0434\u043b\u044f \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u043c \u0436\u0438\u0437\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0446\u0438\u043a\u043b\u043e\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 MLflow. \u041e\u043d \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0438 run \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c), \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u043e\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u044b \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0430\u043c\u0438 \u0436\u0438\u0437\u043d\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0412 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435 MLflow \u0435\u0441\u0442\u044c \u0442\u0440\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u0438 \u0436\u0438\u0437\u043d\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430: <em>Staging, Production \u0438 Archived<\/em>.  <\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/b97\/b03\/5ee\/b97b035ee3ac595ba3af4e72d4a0c766.png\" width=\"1415\" height=\"723\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/b97\/b03\/5ee\/b97b035ee3ac595ba3af4e72d4a0c766.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0439 UI \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439, \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0442\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u0438\u044f. \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438.  <\/p>\n<p><strong>MLflow Projects<\/strong>  <\/p>\n<p>\u041f\u043e \u0441\u0443\u0442\u0438, MLflow Projects \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0441\u043e\u0433\u043b\u0430\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0435\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c \u0447\u043b\u0435\u043d\u0430\u043c \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b (\u0438\u043b\u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c) \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e. \u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 \u0438\u043b\u0438 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439 Git, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0438\u0439 \u0432\u0430\u0448 \u043a\u043e\u0434. \u041f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0444\u0430\u0439\u043b MLProject \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 yaml, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0442\u0440\u0438\u0431\u0443\u0442\u044b \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430: \u0438\u043c\u044f \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430, \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u0438 entrypoints &#8212; \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430. \u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f CLI \u0438\u043b\u0438 API \u0434\u043b\u044f Python.<\/p>\n<p>\u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c MLflow Registry \u0438 MLflow Models. <em>\u041c\u044b \u0441\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u043e\u0447\u0438\u043c\u0441\u044f \u043d\u0430 Mlflow Project<\/em> \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044f, \u043f\u0440\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0435 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0444\u0438\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0438 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Mlflow Tracking \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430.  <\/p>\n<h2>\u0420\u0430\u0437\u0432\u043e\u0440\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c MLflow  <\/h2>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f python \u0441 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u043c\u0438 mlflow, scikit-learn \u0438 matplotlib. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e pip.<\/p>\n<pre><code>requirements.txt scikit-learn==1.1.1 matplotlib==3.5.2 mlflow==1.26.1  pip install -r requirements.txt<\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f docker \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f MLflow \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0430 \u0438 \u0432 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 MLflow Project. \u041f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0434\u043e\u043a\u0435\u0440-\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437 \u0441 MLflow \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 Dockerfile:   <\/p>\n<pre><code>FROM python:3.9.13-slim  WORKDIR \/app  RUN pip install --upgrade pip &amp;&amp; \\     pip install --no-cache-dir 'mlflow==1.26.1'  CMD mlflow server \\     --backend-store-uri sqlite:\/\/\/\/app\/mlruns.db \\     --default-artifact-root $ARTIFACT_ROOT \\     --host 0.0.0.0<\/code><\/pre>\n<p>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u043c \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 mlflow server:   <\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>backend-store-uri<\/strong> &#8212; \u0437\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0443\u0442\u044c, \u0433\u0434\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e runs \u0438 experiments (\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u0443\u0442\u044c \u0434\u043e \u0431\u0430\u0437\u044b \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0443\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0435). \u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0431\u0430\u0437\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 &#8212; sqlite, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043c\u0430\u043f\u043f\u0438\u0442\u044c \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 volume. <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>default-artifact-root<\/strong> &#8212; \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432. \u0422\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c SQL \u0431\u044d\u043a\u0435\u043d\u0434 \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0442\u043e \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0415\u0441\u0442\u044c \u0440\u044f\u0434 <a href=\"https:\/\/mlflow.org\/docs\/latest\/tracking.html#artifact-stores\">\u0430\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432<\/a>, \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d FTP.   <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>host<\/strong> &#8212; \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f 127.0.0.1, \u043d\u043e \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a mlflow \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0434\u043e\u043a\u0435\u0440\u0435, \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c 0.0.0.0, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u043a Mlflow Tracking \u0441 \u0445\u043e\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u044b.  <\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p> \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437 \u0441 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043c mlflow \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u043c \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443: <\/p>\n<pre><code class=\"bash\">docker build -f mlflow.dockerfile -t mlflow .<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b mlflow \u043d\u0430\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432. \u041c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c FTP \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u043d\u0435\u043c \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u0439\u043d\u0435\u0440\u0435 \u043d\u0430 \u0431\u0430\u0437\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0430 <a href=\"https:\/\/registry.hub.docker.com\/r\/stilliard\/pure-ftpd\">stilliard\/pure-ftpd<\/a>. \u0414\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u0439\u043d\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0441 mlflow \u0438 \u0441 FTP \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u043e\u043c \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f docker-compose:   <\/p>\n<pre><code class=\"yaml\">version: '3.7'  services:   mlflow:     image: mlflow:latest     container_name: mlflow     environment:       - ARTIFACT_ROOT=ftp:\/\/mlflow:mlflow_password@${HOST_IP}\/data     ports:       - \"5000:5000\"     volumes:       - D:\\DockerData\\volumes\\mlflow:\/app     depends_on:       - ftpd_server    ftpd_server:     image: stilliard\/pure-ftpd:latest     container_name: ftpd_server     environment:       - FTP_USER_NAME=mlflow       - FTP_USER_PASS=mlflow_password       - FTP_USER_HOME=\/home\/ftpusers\/mlflow       - PUBLICHOST=${HOST_IP}     ports:       - \"21:21\"       - \"30000-30009:30000-30009\"     volumes:       - D:\\DockerData\\volumes\\ftp:\/home\/ftpusers<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f PUBLICHOST \u0438 \u0432 ARTIFACT_ROOT \u043f\u0440\u0438\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 IP \u0430\u0434\u0440\u0435\u0441 HOST_IP &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0431\u044b\u0442\u044c IP \u0430\u0434\u0440\u0435\u0441 \u0445\u043e\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u044b. \u0415\u0433\u043e \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043b\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e.   <\/p>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u043e\u0434\u043d\u0438\u043c\u0435\u043c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u0439\u043d\u0435\u0440\u044b:  <\/p>\n<pre><code>docker-compose up -d<\/code><\/pre>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0441\u0435 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u044b \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e, \u0442\u043e \u0432 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c UI mlflow \u043f\u043e \u0430\u0434\u0440\u0435\u0441\u0443: <a href=\"http:\/\/localhost:5000\">http:\/\/localhost:5000 <\/a><\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/79e\/53a\/c31\/79e53ac31521412cfd1a56693bc64558.png\" width=\"1920\" height=\"777\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/79e\/53a\/c31\/79e53ac31521412cfd1a56693bc64558.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u043e\u043a\u0430 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u043f\u0443\u0441\u0442\u043e \u0438 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442!  <\/p>\n<h2>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 run   <\/h2>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435\u043c \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d \u0432 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 sklearn &#8212; iris. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043c SVM \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">import mlflow from sklearn import datasets, svm from sklearn.model_selection import train_test_split  mlflow.sklearn.autolog()  if __name__ == '__main__':     X, y = datasets.load_iris(return_X_y=True, as_frame=True)     # \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u0444\u0438\u0447\u0435\u0439     X = X.iloc[:, :2]     X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)      with mlflow.start_run():         clf = svm.SVC(kernel=\"rbf\", C=1)         clf.fit(X_train, y_train)         val_metrics = mlflow.sklearn.eval_and_log_metrics(clf, X_test, y_test, prefix=\"val_\")<\/code><\/pre>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430\u0448\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u044b \u0432 MLflow, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f mlflow.start_run(). \u041f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u043c run \u043c\u044b \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u043b\u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f sklearn, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 fit, \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0432 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u0441\u0430\u043c\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. \u0412 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435 \u043c\u044b \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043d\u0430\u0448\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430 \u043e\u0442\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 eval_and_log_metrics, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u0430 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0438\u0445.   <\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u043f\u0443\u0442\u044c \u043a \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0443 MLflow, \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e MLFLOW_TRACKING_URI, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f IP \u0430\u0434\u0440\u0435\u0441 \u0445\u043e\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u044b, \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 <a href=\"http:\/\/192.168.1.108:5000\/\">http:\/\/192.168.1.108:5000\/<\/a><\/p>\n<p>\u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0430 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u043c \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 UI MLflow, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0441\u0435 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e \u043e\u0442\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043b\u043e \u0438 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0437\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e.  <\/p>\n<pre><code>python train.py<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/603\/741\/ffe\/603741ffe245eb4c9ccf00c480c598af.png\" width=\"1906\" height=\"587\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/603\/741\/ffe\/603741ffe245eb4c9ccf00c480c598af.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0412 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0435 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u043b\u0441\u044f \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 run, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0437\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0441 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0434\u0435\u043c \u0432 \u043d\u0435\u0433\u043e, \u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u044b.   <\/p>\n<figure class=\"bordered full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/eac\/c7f\/ccb\/eacc7fccbd707590791dc61e164c6ef4.png\" width=\"1907\" height=\"963\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/eac\/c7f\/ccb\/eacc7fccbd707590791dc61e164c6ef4.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h2>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c MLProject  <\/h2>\n<p>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043f\u0430\u043f\u043a\u0443 MLproject, \u043f\u043e\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c \u0432 \u043d\u0435\u0435 \u043d\u0430\u0448 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 train.py \u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0444\u0430\u0439\u043b MLproject  <\/p>\n<pre><code class=\"yaml\">name: iris_example  entry_points:   main:     command: \"python train.py\"<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0435 \u043a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043e\u0434\u0438\u043d entrypoint &#8212; main, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0435 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e. Entrypoint \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0437\u0430 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u043b\u0438\u0431\u043e \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435 command (\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u0437\u0432\u0430\u0442\u044c \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 python \u0438\u043b\u0438 bash \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442). \u0412 main \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0435\u043c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442.   <\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c CLI   <\/p>\n<pre><code>mlflow run MLproject --env-manager=local --experiment-name=iris 2022\/06\/17 10:45:27 INFO mlflow.projects: 'iris' does not exist. Creating a new experiment 2022\/06\/17 10:45:28 INFO mlflow.projects.utils: === Created directory C:\\Users\\Igor\\AppData\\Local\\T 2022\/06\/17 10:45:28 INFO mlflow.projects.backend.local: === Running command 'python train.py' in ru 2022\/06\/17 10:45:36 INFO mlflow.projects: === Run (ID '0601a2be45384f67856d7e513d7b5963') succeeded<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c run \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u043c\u0443, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d \u043a \u043d\u043e\u0432\u043e\u043c\u0443 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0443, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438 \u0444\u043b\u0430\u0433 &#8212;experiment-name=iris. \u0424\u043b\u0430\u0433 &#8212;env-manager=local \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0437\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u043e\u0448\u043b\u043e \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435. \u041e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u0430\u0445 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c \u0447\u0443\u0442\u044c \u043f\u043e\u0437\u0436\u0435, \u0430 \u043f\u043e\u043a\u0430 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430.  <\/p>\n<h2>\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0443 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432   <\/h2>\n<p>\u0412 MLflow project \u043f\u0440\u0438\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b \u0437\u0430 \u0441\u0447\u0435\u0442 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430. \u041f\u0440\u0438 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0442\u0438\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e. \u041d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b 4 \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445: string, float, path \u0438 uri.  <\/p>\n<p>\u041e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441 \u0442\u0438\u043f\u043e\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445:<\/p>\n<pre><code>parameter_name: data_type<\/code><\/pre>\n<p>\u041e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430 \u0441 \u0442\u0438\u043f\u043e\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e:<\/p>\n<pre><code class=\"yaml\">parameter_name: {type: data_type, default: value}  # Short syntax  parameter_name:     # Long syntax   type: data_type   default: value<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c \u0432 \u043d\u0430\u0448 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 SVM, \u0430 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b <strong>kernel<\/strong> and <strong>C<\/strong>.  <\/p>\n<pre><code class=\"yaml\">entry_points:   main:     parameters:       kernel: {type: string, default: 'rbf'}       C: {type: float, default: 1}     command: \"python train.py --kernel {kernel} --param_c {C}\"<\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u044b \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043b\u0438 \u0432 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0443 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0435 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0438\u043c\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430 \u0432 \u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043a\u043e\u0431\u043a\u0430\u0445.  <\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u044d\u0442\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0432\u043b\u0438\u044f\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0430, \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u043c \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f <a href=\"https:\/\/docs.python.org\/3\/library\/argparse.html\">argparse<\/a>.   <\/p>\n<pre><code class=\"python\">from argparse import ArgumentParser  def parse_args() -> tuple[str, float]:     parser = ArgumentParser()     parser.add_argument(\"--kernel\", dest=\"kernel\", type=str, default='rbf')     parser.add_argument(\"--param_c\", dest=\"param_c\", type=float, default=1)     args = parser.parse_args()      return args.kernel, args.param_c<\/code><\/pre>\n<p> \u0421\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">kernel, param_c = parse_args() with mlflow.start_run():     clf = svm.SVC(kernel=kernel, C=param_c)     clf.fit(X_train, y_train)     mlflow.sklearn.eval_and_log_metrics(clf, X_train, y_train, prefix=\"training_\")     mlflow.sklearn.eval_and_log_metrics(clf, X_test, y_test, prefix=\"val_\")     mlflow.sklearn.log_model(clf, 'model')<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 MLflow \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u043d\u0435\u043c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 run, \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043d\u0444\u043b\u0438\u043a\u0442\u044b \u0441 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c, \u043f\u0440\u0438 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c mlflow.sklearn.autolog(). \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0442\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u043c \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0437\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c.  <\/p>\n<p>\u041d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u043e\u0439, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e, \u043d\u0430 \u043c\u043e\u0439 \u0432\u0437\u0433\u043b\u044f\u0434, \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0432 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0435 \u0438\u0437\u0431\u044b\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e. \u0414\u0430\u0436\u0435 \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0431\u044b\u043b\u043e \u0437\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e 15 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432. \u0412 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u0445, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0434\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c, \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d pipeline \u0441 \u043f\u0440\u0435\u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0438\u043d\u0433\u043e\u043c, \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0437\u0430 50, \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c, \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e,  \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u044b\u0445 \u0438 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435.  <\/p>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c \u043d\u0430\u0448 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438. \u0414\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0437\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430, \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0444\u043b\u0430\u0433\u043e\u043c <strong>-P<\/strong>.   <\/p>\n<pre><code>mlflow run MLproject --env-manager=local --experiment-name=iris -P kernel='poly' -P C=2 2022\/06\/17 14:57:01 INFO mlflow.projects.utils: === Created directory C:\\Users\\Igor\\AppData\\Local\\T 2022\/06\/17 14:57:01 INFO mlflow.projects.backend.local: === Running command 'python train.py --kern 2022\/06\/17 14:57:09 INFO mlflow.projects: === Run (ID '41eb2d4a414b4cbe8158d0036107dad1') succeeded<\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0443\u0431\u0435\u0434\u0438\u043c\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e \u043e\u0442\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442.<\/p>\n<pre><code>mlflow run MLproject --env-manager=local --experiment-name=iris 2022\/06\/17 16:05:36 INFO mlflow.projects.utils: === Created directory C:\\Users\\Igor\\AppData\\Local\\T 2022\/06\/17 16:05:36 INFO mlflow.projects.backend.local: === Running command 'python train.py --kern 2022\/06\/17 16:05:44 INFO mlflow.projects: === Run (ID 'd413b53a9c094b2483dc9ca5c4f6e1ed') succeeded<\/code><\/pre>\n<h2>\u0424\u0438\u043a\u0441\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c enviroment   <\/h2>\n<p>\u0412 \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f MLflow \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u044b enviroment \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430:  <\/p>\n<ul>\n<li>\n<p> Conda  <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p> Virtualenv   <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p> Docker   <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p> System enviroment (\u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435)  <\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0414\u043e \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u043c \u0441 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0432\u0441\u0435\u0434\u043d\u0435\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b, \u043d\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u043a\u0435 \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430\u0448\u0438\u0445 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432. \u041f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 conda \u0438\u043b\u0438 virtualenv \u043f\u0440\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u043e\u0432\u043e\u0435 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432\u0441\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438. \u0422\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 python \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0437\u0430\u0444\u0438\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0432 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0444\u0430\u0439\u043b\u0435.  <\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043c\u044b \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f docker, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0444\u0438\u043a\u0441\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 python \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a, \u043d\u043e \u0438 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c &#8212; docker \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437. \u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0441\u043e\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437.<\/p>\n<pre><code>FROM python:3.9.13-slim  WORKDIR \/app  COPY requirements.txt .\/  RUN pip install --upgrade pip &amp;&amp; \\     pip install --no-cache-dir -r requirements.txt  CMD [\"python\"]<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 requirements.txt \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u044b \u0442\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u044b \u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b\u0438 \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0430 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f (scikit-learn, matplotlib, mlflow). \u041a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0430:  <\/p>\n<pre><code>docker build -f .dockerfile -t iris_project:1.0.0.0 .<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c docker \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437 \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 environment \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u0441\u0435\u043a\u0446\u0438\u044e \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 MLproject   <\/p>\n<pre><code class=\"yaml\">docker_env:   image: iris_project:1.0.0.0<\/code><\/pre>\n<p> \u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u043c \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430, \u0443\u0431\u0440\u0430\u0432 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 env-manager=local<\/p>\n<pre><code>mlflow run MLproject --experiment-name=iris 2022\/06\/20 15:05:04 INFO mlflow.projects.docker: === Building docker image iris_example:7762f06 === 2022\/06\/20 15:05:06 INFO mlflow.projects.docker: Temporary docker context file C:\\Users\\Igor\\AppDat 2022\/06\/20 15:05:06 INFO mlflow.projects.utils: === Created directory C:\\Users\\Igor\\AppData\\Local\\T 2022\/06\/20 15:05:06 INFO mlflow.projects.backend.local: === Running command 'docker run --rm -e MLF 7762f06 python train.py --kernel rbf --param_c 1' in run with ID 'a8cfd09b3b6547e597924653275425fd' 2022\/06\/20 15:05:15 INFO mlflow.projects: === Run (ID 'a8cfd09b3b6547e597924653275425fd') succeeded<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437 docker \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 iris_project, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043a\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430. \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437 \u043f\u043e\u043c\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a iris_example-, \u0433\u0434\u0435  \u2014 \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0438\u0442\u0430 git. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0430 MLflow \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 main entrypoint \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u0439\u043d\u0435\u0440\u0435, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f docker run.  <\/p>\n<p>\u041d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a MLFLOW_TRACKING_URI, \u043f\u0440\u043e\u043a\u0438\u0434\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u044c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u0439\u043d\u0435\u0440\u0430 \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430. \u041f\u0440\u043e\u043a\u0438\u043d\u0443\u0442\u044c \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432 \u0441\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 docker_env \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 MLproject, \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c volumes \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u0439\u043d\u0435\u0440\u0430.   <\/p>\n<h2>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c Git  <\/h2>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430, \u0442\u043e \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443, \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0431\u044b\u043b \u0437\u0430\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442, \u0438, \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0436\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043e\u0439 \u043c\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438.   <\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/f97\/653\/8a7\/f976538a7fdc372fe8ddfc1a0adc9228.png\" width=\"1399\" height=\"738\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/f97\/653\/8a7\/f976538a7fdc372fe8ddfc1a0adc9228.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u043c\u044b \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0438\u0437 \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0440\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u0432\u043d\u043e\u0441\u0438\u043b\u0438 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043d\u0435 \u0444\u0438\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0438\u0445. \u0421\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0441 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u043c\u043c\u0438\u0442\u043e\u043c, \u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0438\u043b\u0438 \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u043e\u0439. \u0412 \u0446\u0435\u043b\u044f\u0445 \u0438\u0437\u0431\u0435\u0436\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u043d\u0435 \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043f\u0430\u043f\u043a\u0443, \u0430 \u043f\u0443\u0442\u044c \u0434\u043e git \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f.<\/p>\n<pre><code>mlflow run git@github.com:iadergunov\/mlflow-example.git#MLProject --experiment-name=iris 2022\/06\/20 16:53:56 INFO mlflow.projects.utils: === Fetching project from git@github.com:iadergunov\/mlflow-example.git#MLProject into C:\\Users\\Igor\\AppData\\Local\\Temp\\tmp_n4xfg5j === 2022\/06\/20 16:54:01 INFO mlflow.projects.docker: === Building docker image iris_example:f17b968 === 2022\/06\/20 16:54:01 INFO mlflow.projects.docker: Temporary docker context file C:\\Users\\Igor\\AppData\\Local\\Temp\\tmp7sbe_ooe was not deleted. 2022\/06\/20 16:54:01 INFO mlflow.projects.utils: === Created directory C:\\Users\\Igor\\AppData\\Local\\Temp\\tmpfp2b_rc5 for downloading remote URIs passed to arguments of type 'path' === 2022\/06\/20 16:54:01 INFO mlflow.projects.backend.local: === Running command 'docker run --rm -e MLFLOW_RUN_ID=ed83202c689742968182e1ad66dc6f21 -e MLFLOW_TRACKING_URI=http:\/\/192.168.1.108:5000\/ -e MLFLOW_EXPERIMENT_ID=1 iris_example: 66de730 python train.py --kernel rbf --param_c 1' in run with ID 'ed83202c689742968182e1ad66dc6f21' === 2022\/06\/20 16:54:11 INFO mlflow.projects: === Run (ID 'ed83202c689742968182e1ad66dc6f21') succeeded ===<\/code><\/pre>\n<p>\u041e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 git \u043a\u043e\u043c\u043c\u0438\u0442, \u043f\u0440\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0435 \u043f\u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430.   <\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/2e1\/821\/c95\/2e1821c95df1097633defe417b7c961d.png\" width=\"1415\" height=\"681\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/2e1\/821\/c95\/2e1821c95df1097633defe417b7c961d.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h2>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0438 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0432 MLproject \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u044b \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0437\u0430\u0444\u0438\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0438 \u044d\u0442\u043e \u0433\u0430\u0440\u0430\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448\u0438\u0445 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.   <\/p>\n<p>\u041d\u0443 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438&#8230;   <\/p>\n<p>\u0412\u0435\u0434\u044c \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0438 \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0448 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u043d\u043e \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b. \u041d\u043e \u044d\u0442\u043e \u0443\u0436\u0435 \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430\u044f \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f. <\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"v-portal\" style=\"display:none;\"><\/div>\n<\/div>\n<p> <!----> <!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/digdes\/blog\/673324\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/company\/digdes\/blog\/673324\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u0412\u0441\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442! \u041c\u0435\u043d\u044f \u0437\u043e\u0432\u0443\u0442 \u0418\u0433\u043e\u0440\u044c \u0414\u0435\u0440\u0433\u0443\u043d\u043e\u0432 \u0438 \u044f \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c \u0438\u043d\u043d\u043e\u0432\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043b\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 Digital Design, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441-\u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0412 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043d\u0430\u0434 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0444\u0435\u0440\u0435 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043e\u0441\u043e\u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0443\u0447\u0435\u0442\u0430 \u0438 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0445 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432. \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043c\u044b \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c MLflow, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0436\u0438\u0437\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0446\u0438\u043a\u043b\u043e\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.  <\/p>\n<p>\u0418 \u0432\u0441\u0435 \u0448\u043b\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e, \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437 (\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438, \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u044b \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438) \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u043b\u0438\u0441\u044c, \u0438\u0445 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e \u043d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0438 \u0432\u0441\u0435 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u044b. \u0422\u0430\u043a \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f, \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043d\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u043b\u0430 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0443, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u043b\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a\u043e\u0435-\u0442\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043d\u0430\u0437\u0430\u0434 \u0438 \u0431\u044b\u043b \u043f\u0440\u0438\u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d.  <\/p>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u044b\u044f\u0441\u043d\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u0437\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u044b, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0432\u044b\u0434\u0430\u0441\u0442 \u0442\u043e\u0442 \u0436\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442, \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u043b\u0438 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043d\u0435\u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e. \u0410 \u043d\u0430\u043c \u0431\u044b \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b\u043e\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0431\u044b\u043b\u0438 <strong>\u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b<\/strong>, \u0432\u0435\u0434\u044c \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b \u043e\u0431\u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438, \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u043f\u0438\u043b\u043e\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430.  <\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d \u043d\u0435\u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043f\u043e \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u0430\u043c \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043d\u0435\u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c:  <\/p>\n<ul>\n<li>\n<p> \u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432   <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p> \u0412 \u043a\u0430\u043a\u043e\u043c \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u043b\u0441\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442  <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p> \u041a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u0431\u044b\u043b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438  <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p> \u041a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f, \u0438 \u043a\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435   <\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a\u043e\u0434, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0442\u043e\u0436\u0435 \u043d\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0433\u0430\u0440\u0430\u043d\u0442\u0438\u0435\u0439 \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0412\u0435\u0434\u044c \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440, \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u043c \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u043c \u0432 \u043a\u043e\u0434 \u043c\u043e\u0433\u043b\u0438 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432\u043d\u0435\u0441\u0435\u043d\u044b \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0437\u0438\u043b\u0438 \u0432 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0439.   <\/p>\n<p><em>\u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c<\/em>, \u043a\u0430\u043a, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b MLflow project, \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u0432\u044b\u0441\u0438\u0442\u044c \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c ML \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<h2>\u0427\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 Mlflow?   <\/h2>\n<p>MLflow \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u044e\u0442 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0436\u0438\u0437\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0446\u0438\u043a\u043b\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044f \u0441 \u0440\u0430\u043d\u043d\u0438\u0445 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0437\u0430\u043a\u0430\u043d\u0447\u0438\u0432\u0430\u044f \u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0435\u0435 \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 REST endpoint-\u0430 \u0441 \u0446\u0435\u043b\u044c\u044e \u043e\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438.  <\/p>\n<p>MLflow \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0437 4 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<p><strong>Mlflow Tracking<\/strong><\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e API \u0434\u043b\u044f \u0444\u0438\u043a\u0441\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0445 \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0435 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043f\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432. MLflow Tracking \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0440\u0430\u0448\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e API Python, REST, R API \u0438 Java API.  <\/p>\n<p>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u044f MLflow Tracking run &#8212; \u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432 MLflow \u043f\u0440\u0438\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u0435 Experiment, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432 (run).   <\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p> \u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 run \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e:   <\/p>\n<ul>\n<li>\n<p> <strong>Code Version<\/strong> \u2014 \u0445\u044d\u0448 \u0433\u0438\u0442 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0438\u0442\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p> <strong>Start &amp; End Time<\/strong> \u2014 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0438 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f run.  <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p> <strong>Source<\/strong> \u2014 \u0438\u043c\u044f \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430, \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0431\u044b\u043b \u0437\u0430\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d run, \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0438 entrypoint, \u0435\u0441\u043b\u0438 run \u0431\u044b\u043b \u0437\u0430\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e MLflow Project.  <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p> <strong>Parameters<\/strong> \u2014 \u043f\u0430\u0440\u044b \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 \u043a\u043b\u044e\u0447-\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435.  <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p> <strong>Metrics<\/strong> \u2014 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 \u043a\u043b\u044e\u0447-\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435. \u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0445\u043e\u0434\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f run (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c), \u0430 MLflow \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u044e \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430. <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p> <strong>Artifacts<\/strong> \u2014 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0437\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 pickle \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0435\u0439 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 png.   <\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>MLflow Models<\/strong>  <\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0443\u043f\u0430\u043a\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0438 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041e\u043d \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u044e flavor &#8212; \u0441\u0432\u043e\u0435\u0433\u043e \u0440\u043e\u0434\u0430 \u043e\u0431\u0435\u0440\u0442\u043a\u0443, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0445 \u0438 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430\u0445 \u0431\u0435\u0437 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439. MLflow Models \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0437 Scikit-learn, Keras, TenserFlow, \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 <a href=\"https:\/\/mlflow.org\/docs\/latest\/models.html#built-in-model-flavors\">\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u043e\u0432<\/a>.<\/p>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 MLflow Models \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u043e REST API \u0438\u043b\u0438 \u0443\u043f\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0432 Docker-\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437.   <\/p>\n<p><strong>MLflow Registry<\/strong> <\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 API, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441 \u0434\u043b\u044f \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u043c \u0436\u0438\u0437\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0446\u0438\u043a\u043b\u043e\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 MLflow. \u041e\u043d \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0438 run \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c), \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u043e\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u044b \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0430\u043c\u0438 \u0436\u0438\u0437\u043d\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0412 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435 MLflow \u0435\u0441\u0442\u044c \u0442\u0440\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u0438 \u0436\u0438\u0437\u043d\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430: <em>Staging, Production \u0438 Archived<\/em>.  <\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0439 UI \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439, \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0442\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u0438\u044f. \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438.  <\/p>\n<p><strong>MLflow Projects<\/strong>  <\/p>\n<p>\u041f\u043e \u0441\u0443\u0442\u0438, MLflow Projects \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0441\u043e\u0433\u043b\u0430\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0435\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c \u0447\u043b\u0435\u043d\u0430\u043c \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b (\u0438\u043b\u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c) \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e. \u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 \u0438\u043b\u0438 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439 Git, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0438\u0439 \u0432\u0430\u0448 \u043a\u043e\u0434. \u041f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0444\u0430\u0439\u043b MLProject \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 yaml, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0442\u0440\u0438\u0431\u0443\u0442\u044b \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430: \u0438\u043c\u044f \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430, \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u0438 entrypoints &#8212; \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430. \u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f CLI \u0438\u043b\u0438 API \u0434\u043b\u044f Python.<\/p>\n<p>\u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c MLflow Registry \u0438 MLflow Models. <em>\u041c\u044b \u0441\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u043e\u0447\u0438\u043c\u0441\u044f \u043d\u0430 Mlflow Project<\/em> \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044f, \u043f\u0440\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0435 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0444\u0438\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0438 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Mlflow Tracking \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430.  <\/p>\n<h2>\u0420\u0430\u0437\u0432\u043e\u0440\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c MLflow  <\/h2>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f python \u0441 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u043c\u0438 mlflow, scikit-learn \u0438 matplotlib. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e pip.<\/p>\n<pre><code>requirements.txt scikit-learn==1.1.1 matplotlib==3.5.2 mlflow==1.26.1  pip install -r requirements.txt<\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f docker \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f MLflow \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0430 \u0438 \u0432 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 MLflow Project. \u041f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0434\u043e\u043a\u0435\u0440-\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437 \u0441 MLflow \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 Dockerfile:   <\/p>\n<pre><code>FROM python:3.9.13-slim  WORKDIR \/app  RUN pip install --upgrade pip &amp;&amp; \\     pip install --no-cache-dir 'mlflow==1.26.1'  CMD mlflow server \\     --backend-store-uri sqlite:\/\/\/\/app\/mlruns.db \\     --default-artifact-root $ARTIFACT_ROOT \\     --host 0.0.0.0<\/code><\/pre>\n<p>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u043c \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 mlflow server:   <\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>backend-store-uri<\/strong> &#8212; \u0437\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0443\u0442\u044c, \u0433\u0434\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e runs \u0438 experiments (\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u0443\u0442\u044c \u0434\u043e \u0431\u0430\u0437\u044b \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0443\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0435). \u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0431\u0430\u0437\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 &#8212; sqlite, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043c\u0430\u043f\u043f\u0438\u0442\u044c \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 volume. <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>default-artifact-root<\/strong> &#8212; \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432. \u0422\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c SQL \u0431\u044d\u043a\u0435\u043d\u0434 \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0442\u043e \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0415\u0441\u0442\u044c \u0440\u044f\u0434 <a href=\"https:\/\/mlflow.org\/docs\/latest\/tracking.html#artifact-stores\">\u0430\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432<\/a>, \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d FTP.   <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>host<\/strong> &#8212; \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f 127.0.0.1, \u043d\u043e \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a mlflow \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0434\u043e\u043a\u0435\u0440\u0435, \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c 0.0.0.0, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u043a Mlflow Tracking \u0441 \u0445\u043e\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u044b.  <\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p> \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437 \u0441 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043c mlflow \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u043c \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443: <\/p>\n<pre><code class=\"bash\">docker build -f mlflow.dockerfile -t mlflow .<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b mlflow \u043d\u0430\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432. \u041c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c FTP \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u043d\u0435\u043c \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u0439\u043d\u0435\u0440\u0435 \u043d\u0430 \u0431\u0430\u0437\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0430 <a href=\"https:\/\/registry.hub.docker.com\/r\/stilliard\/pure-ftpd\">stilliard\/pure-ftpd<\/a>. \u0414\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u0439\u043d\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0441 mlflow \u0438 \u0441 FTP \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u043e\u043c \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f docker-compose:   <\/p>\n<pre><code class=\"yaml\">version: '3.7'  services:   mlflow:     image: mlflow:latest     container_name: mlflow     environment:       - ARTIFACT_ROOT=ftp:\/\/mlflow:mlflow_password@${HOST_IP}\/data     ports:       - \"5000:5000\"     volumes:       - D:\\DockerData\\volumes\\mlflow:\/app     depends_on:       - ftpd_server    ftpd_server:     image: stilliard\/pure-ftpd:latest     container_name: ftpd_server     environment:       - FTP_USER_NAME=mlflow       - FTP_USER_PASS=mlflow_password       - FTP_USER_HOME=\/home\/ftpusers\/mlflow       - PUBLICHOST=${HOST_IP}     ports:       - \"21:21\"       - \"30000-30009:30000-30009\"     volumes:       - D:\\DockerData\\volumes\\ftp:\/home\/ftpusers<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f PUBLICHOST \u0438 \u0432 ARTIFACT_ROOT \u043f\u0440\u0438\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 IP \u0430\u0434\u0440\u0435\u0441 HOST_IP &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0431\u044b\u0442\u044c IP \u0430\u0434\u0440\u0435\u0441 \u0445\u043e\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u044b. \u0415\u0433\u043e \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043b\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e.   <\/p>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u043e\u0434\u043d\u0438\u043c\u0435\u043c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u0439\u043d\u0435\u0440\u044b:  <\/p>\n<pre><code>docker-compose up -d<\/code><\/pre>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0441\u0435 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u044b \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e, \u0442\u043e \u0432 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c UI mlflow \u043f\u043e \u0430\u0434\u0440\u0435\u0441\u0443: <a href=\"http:\/\/localhost:5000\">http:\/\/localhost:5000 <\/a><\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u043e\u043a\u0430 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u043f\u0443\u0441\u0442\u043e \u0438 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442!  <\/p>\n<h2>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 run   <\/h2>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435\u043c \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d \u0432 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 sklearn &#8212; iris. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043c SVM \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c:  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">import mlflow from sklearn import datasets, svm from sklearn.model_selection import train_test_split  mlflow.sklearn.autolog()  if __name__ == '__main__':     X, y = datasets.load_iris(return_X_y=True, as_frame=True)     # \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u0444\u0438\u0447\u0435\u0439     X = X.iloc[:, :2]     X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)      with mlflow.start_run():         clf = svm.SVC(kernel=\"rbf\", C=1)         clf.fit(X_train, y_train)         val_metrics = mlflow.sklearn.eval_and_log_metrics(clf, X_test, y_test, prefix=\"val_\")<\/code><\/pre>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430\u0448\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u044b \u0432 MLflow, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f mlflow.start_run(). \u041f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u043c run \u043c\u044b \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u043b\u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f sklearn, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 fit, \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0432 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u0441\u0430\u043c\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. \u0412 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435 \u043c\u044b \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043d\u0430\u0448\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430 \u043e\u0442\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 eval_and_log_metrics, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u0430 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0438\u0445.   <\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u043f\u0443\u0442\u044c \u043a \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0443 MLflow, \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 <\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-334967","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/334967","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=334967"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/334967\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=334967"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=334967"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=334967"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}