{"id":458289,"date":"2025-04-30T21:01:24","date_gmt":"2025-04-30T21:01:24","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=458289"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=458289","title":{"rendered":"<span>MLflow \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439: \u043a\u0430\u043a \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c ML-\u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b<\/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<h2>\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>\u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0440\u0435\u0447\u044c \u0437\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043e \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0445, \u043a\u0430\u043a Airflow, MLflow \u0438\u043b\u0438 Docker, \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0441\u0435\u0431\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d-\u0441\u0440\u0435\u0434\u0443, \u0438 \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u043e\u0432 \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0443\u0433\u0430\u0442\u044c. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u044f\u0445.<\/p>\n<p>\u0421\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f \u044f \u0445\u043e\u0447\u0443 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431 MLflow. \u042d\u0442\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0445, \u043a\u0442\u043e \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0443\u0442\u044c \u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0438 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0443\u0447\u0435\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0418\u0418, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043d\u0435 \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u044b \u0441 \u044d\u0442\u0438\u043c \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u0438\u043b\u0438 \u0441\u043e\u0437\u043d\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0438\u043c \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f.\u00a0<\/p>\n<p>\u0425\u043e\u0442\u044f \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0438 \u0430\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, DVC \u0438\u043b\u0438 Weights&amp;Biases), MLflow \u043e\u0441\u0442\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u0432\u043e\u0441\u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u0435 \u043e\u0441\u0432\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (\u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043a\u0430\u043a \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u044b\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432). <\/p>\n<p>\u042f \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432 MLflow. \u041b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/mlflow.org\/docs\/latest\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e<\/a>, \u043e\u043d\u0430 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d\u0430 \u0434\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439\u043d\u0430. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0436\u0435 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u043e\u0447\u0438\u043c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u0435, \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u0435\u043d.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/kirillzx\/ML-Engineering-Tools\/tree\/main\/MLflow\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Github \u0441 \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c<\/a><\/p>\n<p>tg: <a href=\"https:\/\/t.me\/kirill_zakharov_blog\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">@kirill_zakharov_blog<\/a><\/p>\n<h2>\u041c\u043e\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u044f<\/h2>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u0437\u0430\u0447\u0435\u043c \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d MLflow? \u0423 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439, \u0438 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0435 \u2014 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f\u043c\u0438 ML-\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0441\u0442\u0443\u0434\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043d\u0430\u0434 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u043c\u0438: \u0437\u0430\u0447\u0430\u0441\u0442\u0443\u044e \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u0445\u0430\u043e\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e, \u0438 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u0435\u0442 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441, \u043a\u0430\u043a \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441. \u0422\u043e \u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0438 \u0432 \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435: \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u043f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0447\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u044c \u043e\u043a\u043e\u043d\u0447\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0421\u0440\u0435\u0434\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c: \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432 \u0438 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432, \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0430, \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435.<\/p>\n<p>\u041e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 <em>\u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0435\u0442<\/em>, \u0438 \u0442\u0443\u0442 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u044e \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f &#171;\u0434\u043e&#187; \u0438 &#171;\u043f\u043e\u0441\u043b\u0435&#187;. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c <em>\u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440<\/em>. \u0414\u0430\u0436\u0435 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u044e \u0431\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u0441\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0443\u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c. \u0410 \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0432 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0435 \u044d\u0442\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043a\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e \u0443\u0441\u0443\u0433\u0443\u0431\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f. \u0411\u0435\u0437 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0446\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0430\u0439\u0442\u044b \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0442\u0435\u0440\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f, \u0430 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u0412 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u043c \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u0435 \u044f \u0431\u044b \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b MLflow \u2014 \u044d\u0442\u043e <strong>\u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u043d\u0430\u044f \u043a\u043d\u0438\u0436\u043a\u0430<\/strong>, \u043a\u0443\u0434\u0430 \u0432\u044b \u0432\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438 \u043e\u0431 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0445. \u0420\u0430\u043d\u044c\u0448\u0435 \u0432 \u043d\u0430\u0443\u043a\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0438 \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e \u0438 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u201c\u041a\u043d\u0438\u0433\u0430 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\u201d, \u201c\u0424\u0438\u043b\u043e\u0441\u043e\u0444\u0441\u043a\u0430\u044f \u0442\u0435\u0442\u0440\u0430\u0434\u044c\u201d \u0438\u043b\u0438 \u201c\u0414\u043d\u0435\u0432\u043d\u0438\u043a \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439\u201d. \u0422\u0430\u043a \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043e\u0441\u0432\u043e\u0438\u043c \u044d\u0442\u0443 \u0442\u0435\u0442\u0440\u0430\u0434\u044c!<\/p>\n<h2>\u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430<\/h2>\n<p>\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c ML \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u043c\u0441\u044f \u0441 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435\u0439. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u044f \u0432\u0437\u044f\u043b \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/datasets\/teejmahal20\/airline-passenger-satisfaction?select=train.csv\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442<\/a>. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0432\u0435\u0441\u044c \u043a\u043e\u0434 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b \u043d\u0430 \u043c\u043e\u0435\u043c <a href=\"https:\/\/github.com\/kirillzx\/ML-Engineering-Tools\/blob\/main\/MLflow\/mlflow-model.ipynb\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0433\u0438\u0442\u0435<\/a>. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435\u00a0\u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0430\u0432\u0438\u0430\u043f\u0435\u0440\u0435\u043b\u0435\u0442\u043e\u0432, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u0440\u0435\u0439\u0441\u0430, \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043f\u0440\u0438\u0431\u044b\u0442\u0438\u044f, \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u0430 \u0438 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u0435: \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442 \u043f\u0430\u0441\u0441\u0430\u0436\u0438\u0440\u0430, \u043f\u043e\u043b, \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 \u0438 \u0442. \u0434. \u0420\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0422\u0430\u0440\u0433\u0435\u0442\u043e\u043c \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0443\u0434\u043e\u0432\u043b\u0435\u0442\u0432\u043e\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0430\u0441\u0441\u0430\u0436\u0438\u0440\u043e\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u043b\u0435\u0442\u0430.<\/p>\n<pre><code>satisfaction neutral or dissatisfied    58879 satisfied                  45025 Name: count, dtype: int64<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u0441\u0435\u0433\u043e \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0434\u0432\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u0430\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0431\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0441\u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b.<\/p>\n<p>\u041c\u044b \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0432\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0446\u0435\u043b\u044c \u043d\u0435 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c, \u043d\u043e \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0432\u0430\u0440\u044c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u0441 \u0446\u0435\u043b\u044c\u044e \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0428\u0430\u0433\u0438 \u0441 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u043e\u0439 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u044f \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u044e. \u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 27 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u2014 \u0442\u0430\u0440\u0433\u0435\u0442.<\/p>\n<p>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0434\u0432\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0437 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e ML: \u043b\u043e\u0433\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044e \u0438 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0438\u0437 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 XGBoost, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 Pytorch.<\/p>\n<p>\u0413\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u0435.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">params = {     \"max_depth\": 3,     \"n_estimators\": 100,     \"random_state\": 22,     \"learning_rate\": 1e-2 }<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0435\u043c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e ROC AUC, \u0445\u043e\u0442\u044f MLflow \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a.\u00a0<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u043c\u0438\u043c\u043e \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430, MLflow \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0435 <strong>\u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u044b<\/strong>. \u0422\u0443\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0447\u0442\u043e \u0443\u0433\u043e\u0434\u043d\u043e. \u041c\u044b \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e.<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<pre><code class=\"python\">def draw_confusion_matrix(prediction):     cm = confusion_matrix(y_test, prediction, normalize='all')     fig, axs = plt.subplots(figsize=(5, 5))     ConfusionMatrixDisplay(cm, display_labels = [0, 1]).plot(cmap='viridis', ax=axs)     plt.tight_layout()     plt.close(fig)     return fig    fig1 = draw_confusion_matrix(prediction)<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/details>\n<h2>\u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a MLflow<\/h2>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 MLflow \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u0441\u044f \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 (\u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0447\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f ML \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0443\u0436\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b, \u0430 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e Scikit-learn, pandas, Pytorch).<\/p>\n<pre><code class=\"python\">pip install mlflow<\/code><\/pre>\n<p>\u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0430\u043d\u0435\u043c \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440 mlflow \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u043b. \u0412 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u0432\u0435\u0449\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0430\u0445, \u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u043f\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f localhost. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u043c \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443 \u0432 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u043b\u0435.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">mlflow server --host 127.0.0.1 --port 8080.<\/code><\/pre>\n<p>\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043d\u0430\u0434\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442 \u0438 \u043f\u043e\u0440\u0442 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c UI. \u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0443 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0432 \u0442\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0440\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438, \u0433\u0434\u0435 \u043b\u0435\u0436\u0438\u0442 \u0432\u0430\u0448 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0438\u043b\u0438 \u0433\u0434\u0435 \u043e\u043d \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442. \u0422\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0435 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0430 \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0439 \u0434\u0438\u0440\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u0430\u043f\u043a\u0438 <em>mlruns<\/em> \u0438 <em>mlartifacts<\/em>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e\u0431 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0445.<\/p>\n<p>\u0412 \u0431\u0440\u0430\u0443\u0437\u0435\u0440\u0435 \u0432\u0431\u0435\u0439\u0442\u0435 <strong>localhost:8080<\/strong> \u0438 \u0432\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043d\u0430\u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u0438\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/759\/154\/2d8\/7591542d8ac1aa537c876284d8e635bc.png\" alt=\"\u0421\u0442\u0430\u0440\u0442\u043e\u0432\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0430\" title=\"\u0421\u0442\u0430\u0440\u0442\u043e\u0432\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0430\" width=\"2334\" height=\"1016\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/upload_files\/759\/154\/2d8\/7591542d8ac1aa537c876284d8e635bc.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/759\/154\/2d8\/7591542d8ac1aa537c876284d8e635bc.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0421\u0442\u0430\u0440\u0442\u043e\u0432\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0430<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0421\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u043f\u0443\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u043d\u043e \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e \u043c\u044b \u0435\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u043c.\u00a0<\/p>\n<h2>\u0427\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c?<\/h2>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c. \u0413\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0432 MLflow:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>mlflow.log_params(dict)<\/strong>. \u041b\u043e\u0433\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b (\u0442\u043e\u0442 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044c params, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043c\u044b \u0437\u0430\u0434\u0430\u043b\u0438 \u0432 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435). \u0412 MLflow \u0435\u0441\u0442\u044c \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0432 \u0435\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, log_param() \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>mlflow.log_metrics(dict)<\/strong>. \u041b\u043e\u0433\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438. \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430 \u043e\u0434\u043d\u0430 \u2014 ROC AUC, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0432 \u0435\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435. \u0418\u043d\u0430\u0447\u0435 \u043d\u0430\u0434\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044c \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a \u043f\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 \u0441 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>mlflow.set_tag(&#8216;Model type&#8217;, &#8216;value&#8217;)<\/strong>. \u0417\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0435\u0433. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0430\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0442\u044c \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0431 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0435, \u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0442\u0435\u0433\u0438 \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043d\u0443\u0436\u043d\u0443\u044e \u0432\u0430\u043c \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c. \u0412 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u043b \u0442\u0435\u0433 Model type \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043b\u043e\u0433\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0438 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433\u0430, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0442\u0435\u0433\u0443 \u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>mlflow.log_figure(figure, &#8216;file_name.png&#8217;)<\/strong>. \u041b\u043e\u0433\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u044b \u0432 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438, \u0441\u0441\u044b\u043b\u0430\u044f\u0441\u044c \u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043b\u0435\u0436\u0438\u0442 \u043d\u0430\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a. \u0412\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u0430\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>mlflow.log_artifact(path)<\/strong>. \u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u041f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u0438 \u0434\u0438\u0440\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u2014 \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e \u043f\u0443\u0442\u0438 path.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>mlflow.infer_signature(X_train, y_test)<\/strong>. \u041f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u044b \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0435 \u0438 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u044b \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e, \u043d\u043e \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>mlflow.sklearn.log_model(model, path,&#8230;)<\/strong>. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0434\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a\u0430\u044f \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 (sklearn, xgboost, pytorch), \u0430 \u0432 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0445 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438 \u043f\u0443\u0442\u044c \u043a \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u0430\u043c \u0433\u0434\u0435 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043e\u043f\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435.<\/p>\n<p>\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0445\u043e\u0447\u0443 \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439. \u0418\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c \u0447\u0435\u043a\u043f\u043e\u0438\u043d\u0442\u044b \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438, \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0434\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c log_artifact() \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u043f\u0443\u0442\u0438, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u044d\u043f\u043e\u0445\u0438. \u0410 \u0443\u0436\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 log_model() \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e, \u0442\u043e \u0430\u043a\u043a\u0443\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0447\u0442\u043e \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u0438 \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0432\u0441\u0435 \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u044b \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u0441\u044f \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0432 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0435 mlartifacts, \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u041b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432<\/h2>\n<p>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043c \u043d\u0430\u0448\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432: 10, 50, 100) \u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u043c \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430. <\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 MLflow \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import mlflow from mlflow.models import infer_signature<\/code><\/pre>\n<p> \u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u0443\u0442\u044c \u0433\u0434\u0435 \u043c\u044b \u0442\u0440\u0435\u043a\u0430\u0435\u043c \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0438\u043c\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">mlflow.set_tracking_uri(uri=\"http:\/\/127.0.0.1:8080\") mlflow.set_experiment(\"Classic_ML\")<\/code><\/pre>\n<p>\u041a\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0441 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0432\u044b \u0443\u0434\u0430\u043b\u0438\u043b\u0438, \u043d\u043e \u043d\u0435 \u043e\u0447\u0438\u0441\u0442\u0438\u043b\u0438 \u043a\u043e\u0440\u0437\u0438\u043d\u0443, \u0442\u043e \u043d\u0430\u0434\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0432 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u043b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443<\/p>\n<pre><code class=\"python\">rm -rf mlruns\/.trash\/*<\/code><\/pre>\n<p>\u043d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0439 \u0434\u0438\u0440\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438. \u0410 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0441 \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438 \u0442\u0435\u043c \u0436\u0435 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c, \u0442\u043e \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u044f\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043d\u0435\u043c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0438.<\/p>\n<p>\u0421\u0430\u043c\u043e \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c.<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<pre><code class=\"python\">with mlflow.start_run(description='Experiments with *classical* ML algorithms') as run:     mlflow.log_params(params)     mlflow.log_metric(\"roc_auc\", rocauc)     mlflow.log_figure(fig1, 'Confusion_matrix.png')               mlflow.set_tag(\"Model type\", \"XGBoost\")     signature = infer_signature(X_train, xgb.predict(X_train))       model_info = mlflow.xgboost.log_model(         xgb_model=xgb,         artifact_path=\"xgb_airplane_data\",         signature=signature,         input_example=X_train,         # registered_model_name=\"XGB_v0\",     )<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u042d\u0442\u0430 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0430\u043d\u0435\u0442 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a (run) \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430. \u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437 \u043f\u0440\u0438 \u0435\u0435 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 run. \u0412\u0441\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438 \u0432\u044b\u0448\u0435, \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u043d\u044b \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u041e\u0431\u043d\u043e\u0432\u0438\u043c \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u043a\u0443 \u0432 \u0431\u0440\u0430\u0443\u0437\u0435\u0440\u0435 \u0438 \u0443\u0432\u0438\u0434\u0438\u043c \u043d\u0430\u0448 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432 \u043f\u043e \u043d\u0435\u043c\u0443 (runs).\u00a0<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/2ca\/d05\/be6\/2cad05be636ada9929c9d8e12f5d1f7c.png\" alt=\"\u041b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 XGBoost\" title=\"\u041b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 XGBoost\" width=\"1806\" height=\"560\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/upload_files\/2ca\/d05\/be6\/2cad05be636ada9929c9d8e12f5d1f7c.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/2ca\/d05\/be6\/2cad05be636ada9929c9d8e12f5d1f7c.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u041b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 XGBoost<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0412 \u043c\u0435\u043d\u044e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u0442\u044c (\u044f \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043b \u043d\u0430\u0448\u0443 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443 \u0438 \u0442\u0435\u0433). \u041a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0438\u043c\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438, \u043d\u043e \u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 <em>mlflow.start_run(run_name=&#8217;NAME\u2019)<\/em> \u0438 \u0442\u0430\u043c \u0436\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 markdown \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0443. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432 \u043c\u0435\u043d\u044e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0443 \u0438 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0443, \u043d\u043e \u043e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0447\u0443\u0442\u044c \u043f\u043e\u0437\u0436\u0435.<\/p>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0434\u044f \u043f\u043e \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043c\u0443 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0443 (\u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f \u044d\u0442\u043e thundering-sloth-881) \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0430\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043d\u0430\u0448\u0438 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/42f\/428\/a8d\/42f428a8ddecd65cc39c90820ddf4a54.png\" alt=\"\u041b\u043e\u0433\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\" title=\"\u041b\u043e\u0433\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\" width=\"2246\" height=\"486\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/upload_files\/42f\/428\/a8d\/42f428a8ddecd65cc39c90820ddf4a54.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/42f\/428\/a8d\/42f428a8ddecd65cc39c90820ddf4a54.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u041b\u043e\u0433\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0422\u0430\u043c \u0436\u0435, \u0432\u043e \u0432\u043a\u043b\u0430\u0434\u043a\u0435 \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u044b, \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u0448\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0444\u0430\u0439\u043b requirements \u0441 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043d\u0430\u0448\u0430 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a \u0438 \u0432\u0441\u0435 \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 log_artifacts().<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/070\/c0e\/ccb\/070c0eccbadebc2b0f5b8f2f9cd64810.png\" alt=\"\u041b\u043e\u0433\u0438 \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432\" title=\"\u041b\u043e\u0433\u0438 \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432\" width=\"1734\" height=\"1222\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/upload_files\/070\/c0e\/ccb\/070c0eccbadebc2b0f5b8f2f9cd64810.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/070\/c0e\/ccb\/070c0eccbadebc2b0f5b8f2f9cd64810.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u041b\u043e\u0433\u0438 \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043c \u043b\u043e\u0433\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044e \u0438 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u0438\u043c \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435. \u042f \u0432\u0430\u0440\u044c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b max_iter: 50, 70, 100. <\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u041b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<pre><code class=\"python\">with mlflow.start_run(description='Experiments with *classical* ML algorithms') as run:     mlflow.log_params(params)     mlflow.log_metric(\"roc_auc\", rocauc)     mlflow.log_figure(fig1, 'Confusion_matrix.png')          mlflow.set_tag(\"Model type\", \"LogReg\")     signature = infer_signature(X_train, lr.predict(X_train))          model_info = mlflow.sklearn.log_model(         lr,         artifact_path=\"log_reg_airplane_data\",         signature=signature,         input_example=X_train,         # registered_model_name=\"LogR_v0\",     )<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u0418\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u043e\u0439 \u043f\u043e \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c\u0443 \u0442\u0435\u0433\u0443 Model type \u0438 \u043e\u0442\u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0438 \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0435 \u043f\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438. \u0412\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/9de\/85f\/03f\/9de85f03f0291377cb123e4aec534aa5.png\" alt=\"\u041b\u043e\u0433\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432\" title=\"\u041b\u043e\u0433\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432\" width=\"1780\" height=\"664\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/upload_files\/9de\/85f\/03f\/9de85f03f0291377cb123e4aec534aa5.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/9de\/85f\/03f\/9de85f03f0291377cb123e4aec534aa5.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u041b\u043e\u0433\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u043c\u0435\u043d\u044e \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u0436\u043c\u0438\u0442\u0435 \u043d\u0430 \u0448\u0435\u0441\u0442\u0435\u0440\u0435\u043d\u043a\u0443 \u0438 \u0432\u044b\u0431\u0435\u0440\u0435\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0443\u044e. \u042f \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043b \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0443\u043c \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0448\u0435\u043b \u0438\u0437 \u0432\u043a\u043b\u0430\u0434\u043a\u0438 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0432\u043e \u0432\u043a\u043b\u0430\u0434\u043a\u0443 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a, \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0435 \u0441\u043d\u0438\u0437\u0443.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/0b2\/1c8\/5dd\/0b21c85ddab5ad35115e88acf3433a4b.png\" alt=\"\u0413\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0438 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430\" title=\"\u0413\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0438 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430\" width=\"1396\" height=\"1068\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/upload_files\/0b2\/1c8\/5dd\/0b21c85ddab5ad35115e88acf3433a4b.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/0b2\/1c8\/5dd\/0b21c85ddab5ad35115e88acf3433a4b.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0413\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0438 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0432\u0430\u0440\u044c\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043d\u0430\u0448\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0438 \u043f\u043e seed \u0438\u043b\u0438 \u043f\u043e \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0442\u043e \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u0435\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0412\u0441\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0439 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430.<\/p>\n<p>\u0418 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435, \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432\u044b\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u0432\u0441\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0438 \u0438 \u043d\u0430\u0436\u043c\u0435\u043c \u043d\u0430 \u043a\u043d\u043e\u043f\u043a\u0443 Compare.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/278\/9ed\/08e\/2789ed08ea3ce2fbcbaec5b9cc713892.png\" alt=\"\u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432\" title=\"\u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432\" width=\"1840\" height=\"822\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/upload_files\/278\/9ed\/08e\/2789ed08ea3ce2fbcbaec5b9cc713892.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/278\/9ed\/08e\/2789ed08ea3ce2fbcbaec5b9cc713892.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u041e\u0442\u043a\u0440\u043e\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0430\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432 \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0435.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/36a\/96c\/b12\/36a96cb12a5ebd550dfcef7940633c36.png\" alt=\"\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432\" title=\"\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432\" width=\"2796\" height=\"1100\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/upload_files\/36a\/96c\/b12\/36a96cb12a5ebd550dfcef7940633c36.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/36a\/96c\/b12\/36a96cb12a5ebd550dfcef7940633c36.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043f\u0440\u0435\u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u043e \u0432\u0438\u0434\u043d\u044b \u043d\u0430\u0448\u0438 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c \u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438. \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0438\u0433\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<h2>\u041b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439<\/h2>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0434\u0435\u043c \u043a \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0443 \u0441 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u044c\u044e. \u041e\u043f\u044f\u0442\u044c \u0436\u0435 \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0443\u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044f\u0442\u044c, \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0435\u043c \u043f\u0430\u0440\u0443 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432 \u0441 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 SiLU \u0438 \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u0441\u0438\u0433\u043c\u043e\u0438\u0434\u0430, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430\u0441 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0443\u0435\u0442 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043d\u0430\u0434\u043b\u0435\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0443. \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043b\u043e\u0441\u0441\u0430 \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0435\u043c \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u0443\u044e \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u0442\u0440\u043e\u043f\u0438\u044e. <\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<pre><code class=\"python\">import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, TensorDataset from torchsummary import summary  from tqdm import tqdm  class Classifier(nn.Module):     def __init__(self, **kwargs):         super(Classifier, self).__init__()                  self.model = nn.Sequential(             nn.Linear(kwargs.get('in_dim'), 2**7),             nn.SiLU(),             nn.Linear(2**7, 2**7),             nn.SiLU(),             nn.Linear(2**7, 1),             nn.Sigmoid()         )          def forward(self, x):         out = self.model(x)                  return out   NUM_EPOCHS = 100 BATCH_SIZE = 64 torch.manual_seed(55555)  X_train_tensor, X_test_tensor, y_train_tensor, y_test_tensor = \\     torch.tensor(X_train.astype('float32')),\\     torch.tensor(X_test.astype('float32')),\\     torch.tensor(y_train.astype('float32').reshape(-1, 1)),\\     torch.tensor(y_test.astype('float32').reshape(-1, 1))      train_dataset = TensorDataset(X_train_tensor, y_train_tensor)  train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)   def train(num_epochs):     model = Classifier(in_dim=27)     optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-3)     scheduler = optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=num_epochs, eta_min=2e-4)      epochs = tqdm(range(num_epochs))     criterion = nn.BCELoss()          model.train()      for i in epochs:         epoch_loss = 0         for data, target in train_loader:                          output = model(data)             loss = criterion(output, target)                          optimizer.zero_grad()             loss.backward()             torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1)             optimizer.step()                          epoch_loss += loss.item()                  scheduler.step()                  epoch_loss = epoch_loss\/data.size(0)                      if i % 10 == 0:             epochs.set_description(f'Loss: {epoch_loss}')             mlflow.log_metric(\"Loss\", f\"{epoch_loss:3f}\")                  return model<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">mlflow.set_experiment(\"NeuralNetworks\")<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0432\u0441\u0435 \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435, \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0432 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442 \u0441 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438. \u042f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e summary \u0438\u0437 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 torchsummary. \u041e\u043d\u0430 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0430 \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0432 keras, \u0442\u0430\u043c \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u0438\u0437 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u044f, \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u044c.<\/p>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0445\u043e\u0447\u0443 \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0432 MLflow \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e \u0430\u0432\u0442\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f Pytorch. \u042d\u0442\u043e \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f, \u043d\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0433\u0438\u0431\u043a\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<p>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0441 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c.<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u041b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<pre><code class=\"python\">with mlflow.start_run(description='Experiments with DL algorithms', tags={'version': 'v0'}, run_name='NN_64'):     mlflow.set_tag(\"Model type\", \"Neural Network\")          params = {         \"epochs\": NUM_EPOCHS,         \"learning_rate_start\": 1e-3,         \"batch_size\": BATCH_SIZE,         \"loss_function\": nn.BCELoss(),         \"optimizer\": \"AdamW\",         \"scheduler\": 'optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR()'     }          mlflow.log_params(params)      model_NN = train(NUM_EPOCHS)               with open(\"model_summary.txt\", \"w\") as file:         file.write(str(summary(model_NN, input_size=(BATCH_SIZE, X_train_tensor.size(1)))))              mlflow.log_artifact(\"model_summary.txt\")               signature = infer_signature(X_train, model_NN(X_train_tensor).detach().cpu().numpy())     mlflow.pytorch.log_model(model_NN, \"model_NN\", signature=signature)               model_NN.eval()     with torch.no_grad():         prediction_NN = model_NN(X_test_tensor).detach().cpu().numpy().T[0]         prediction_NN = np.array([1 if i &gt; 0.5 else 0 for i in prediction_NN])          rocauc = roc_auc_score(y_test, prediction_NN)     mlflow.log_metric(\"roc_auc\", rocauc)          fig1 = draw_confusion_matrix(prediction_NN)     mlflow.log_figure(fig1, 'Confusion_matrix.png')<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u042f \u0432\u0430\u0440\u044c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0430: 32, 64, 128. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0432\u044b\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u0432 \u043b\u0435\u0432\u043e\u043c \u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u0435\u043c \u0443\u0433\u043b\u0443 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0432\u0441\u0435 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0434\u0435\u043c \u0432 \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/29b\/eba\/86d\/29beba86d81c1ee4ac1ce74ec17679c1.png\" alt=\"\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043b\u043e\u0433\u043e\u0432 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\" title=\"\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043b\u043e\u0433\u043e\u0432 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\" width=\"2002\" height=\"1188\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/upload_files\/29b\/eba\/86d\/29beba86d81c1ee4ac1ce74ec17679c1.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/29b\/eba\/86d\/29beba86d81c1ee4ac1ce74ec17679c1.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043b\u043e\u0433\u043e\u0432 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u041b\u0443\u0447\u0448\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u2014 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c, \u0430 \u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 0.94. \u041a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0442\u0443\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u0435 \u043c\u044b \u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0445\u0430\u043e\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b, \u043d\u043e \u0442\u0435\u043c \u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0442\u0430\u043a, \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043c \u0432\u0441\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0445 \u0438 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u0445 \u0438 \u0432 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0432\u044b\u0442\u0430\u0449\u0438\u0442\u044c \u0432\u0435\u0441\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<p>\u041e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u043c \u0441 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u044c\u044e, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0441 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043b\u043e\u0441\u0441\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0438\u0445.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/0c2\/f72\/8a3\/0c2f728a338c4cbb693d477989996065.png\" alt=\"\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u043b\u043e\u0441\u0441\u0430\" title=\"\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u043b\u043e\u0441\u0441\u0430\" width=\"2814\" height=\"1146\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/upload_files\/0c2\/f72\/8a3\/0c2f728a338c4cbb693d477989996065.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/0c2\/f72\/8a3\/0c2f728a338c4cbb693d477989996065.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u043b\u043e\u0441\u0441\u0430<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u043c\u0435\u043d\u044f\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0430, \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440, \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u044d\u043f\u043e\u0445 \u0438 \u0442. \u0434.<\/p>\n<p>\u0410 \u043f\u043e\u0434 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u043c \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0441\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0445.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/f29\/682\/7e3\/f296827e3d88a9c2098fc6a643e2ceb5.png\" alt=\"\u0413\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b\" title=\"\u0413\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b\" width=\"2670\" height=\"1092\" sizes=\"auto, (max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/upload_files\/f29\/682\/7e3\/f296827e3d88a9c2098fc6a643e2ceb5.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/f29\/682\/7e3\/f296827e3d88a9c2098fc6a643e2ceb5.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0413\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u041d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043d\u0430\u0448 \u0442\u0443\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f. \u041c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b \u0442\u0440\u0435\u043a\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0438 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f ML \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c MLflow. \u0414\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u043d\u043e\u0432\u044c \u043e\u0442\u0441\u044b\u043b\u0430\u044e \u043a <a href=\"https:\/\/mlflow.org\/docs\/latest\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438<\/a>, \u0430 \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u043d\u0430 \u043c\u043e\u0435\u043c <a href=\"https:\/\/github.com\/kirillzx\/ML-Engineering-Tools\/blob\/main\/MLflow\/mlflow-model.ipynb\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0433\u0438\u0442\u0435<\/a>. \u0414\u0435\u043b\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c \u0432 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u044f\u0445 \u0441\u0432\u043e\u0438\u043c \u043e\u043f\u044b\u0442\u043e\u043c \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 ML-\u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/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\/articles\/905986\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/905986\/<\/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<h2>\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>\u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0440\u0435\u0447\u044c \u0437\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043e \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0445, \u043a\u0430\u043a Airflow, MLflow \u0438\u043b\u0438 Docker, \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0441\u0435\u0431\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d-\u0441\u0440\u0435\u0434\u0443, \u0438 \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u043e\u0432 \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0443\u0433\u0430\u0442\u044c. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u044f\u0445.<\/p>\n<p>\u0421\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f \u044f \u0445\u043e\u0447\u0443 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431 MLflow. \u042d\u0442\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0445, \u043a\u0442\u043e \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0443\u0442\u044c \u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0438 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0443\u0447\u0435\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0418\u0418, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043d\u0435 \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u044b \u0441 \u044d\u0442\u0438\u043c \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u0438\u043b\u0438 \u0441\u043e\u0437\u043d\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0438\u043c \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f.\u00a0<\/p>\n<p>\u0425\u043e\u0442\u044f \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0438 \u0430\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, DVC \u0438\u043b\u0438 Weights&amp;Biases), MLflow \u043e\u0441\u0442\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u0432\u043e\u0441\u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u0435 \u043e\u0441\u0432\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (\u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043a\u0430\u043a \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u044b\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432). <\/p>\n<p>\u042f \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432 MLflow. \u041b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/mlflow.org\/docs\/latest\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e<\/a>, \u043e\u043d\u0430 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d\u0430 \u0434\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439\u043d\u0430. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0436\u0435 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u043e\u0447\u0438\u043c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u0435, \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u0435\u043d.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/kirillzx\/ML-Engineering-Tools\/tree\/main\/MLflow\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Github \u0441 \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c<\/a><\/p>\n<p>tg: <a href=\"https:\/\/t.me\/kirill_zakharov_blog\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">@kirill_zakharov_blog<\/a><\/p>\n<h2>\u041c\u043e\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u044f<\/h2>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u0437\u0430\u0447\u0435\u043c \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d MLflow? \u0423 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439, \u0438 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0435 \u2014 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f\u043c\u0438 ML-\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0441\u0442\u0443\u0434\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043d\u0430\u0434 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u043c\u0438: \u0437\u0430\u0447\u0430\u0441\u0442\u0443\u044e \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u0445\u0430\u043e\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e, \u0438 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u0435\u0442 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441, \u043a\u0430\u043a \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441. \u0422\u043e \u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0438 \u0432 \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435: \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u043f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0447\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u044c \u043e\u043a\u043e\u043d\u0447\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0421\u0440\u0435\u0434\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c: \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432 \u0438 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432, \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0430, \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435.<\/p>\n<p>\u041e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 <em>\u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0435\u0442<\/em>, \u0438 \u0442\u0443\u0442 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u044e \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f &#171;\u0434\u043e&#187; \u0438 &#171;\u043f\u043e\u0441\u043b\u0435&#187;. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c <em>\u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440<\/em>. \u0414\u0430\u0436\u0435 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u044e \u0431\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u0441\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0443\u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c. \u0410 \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0432 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0435 \u044d\u0442\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043a\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e \u0443\u0441\u0443\u0433\u0443\u0431\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f. \u0411\u0435\u0437 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0446\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0430\u0439\u0442\u044b \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0442\u0435\u0440\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f, \u0430 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u0412 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u043c \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u0435 \u044f \u0431\u044b \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b MLflow \u2014 \u044d\u0442\u043e <strong>\u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u043d\u0430\u044f \u043a\u043d\u0438\u0436\u043a\u0430<\/strong>, \u043a\u0443\u0434\u0430 \u0432\u044b \u0432\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438 \u043e\u0431 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0445. \u0420\u0430\u043d\u044c\u0448\u0435 \u0432 \u043d\u0430\u0443\u043a\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0438 \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e \u0438 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u201c\u041a\u043d\u0438\u0433\u0430 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\u201d, \u201c\u0424\u0438\u043b\u043e\u0441\u043e\u0444\u0441\u043a\u0430\u044f \u0442\u0435\u0442\u0440\u0430\u0434\u044c\u201d \u0438\u043b\u0438 \u201c\u0414\u043d\u0435\u0432\u043d\u0438\u043a \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439\u201d. \u0422\u0430\u043a \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043e\u0441\u0432\u043e\u0438\u043c \u044d\u0442\u0443 \u0442\u0435\u0442\u0440\u0430\u0434\u044c!<\/p>\n<h2>\u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430<\/h2>\n<p>\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c ML \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u043c\u0441\u044f \u0441 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435\u0439. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u044f \u0432\u0437\u044f\u043b \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/datasets\/teejmahal20\/airline-passenger-satisfaction?select=train.csv\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442<\/a>. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0432\u0435\u0441\u044c \u043a\u043e\u0434 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b \u043d\u0430 \u043c\u043e\u0435\u043c <a href=\"https:\/\/github.com\/kirillzx\/ML-Engineering-Tools\/blob\/main\/MLflow\/mlflow-model.ipynb\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0433\u0438\u0442\u0435<\/a>. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435\u00a0\u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0430\u0432\u0438\u0430\u043f\u0435\u0440\u0435\u043b\u0435\u0442\u043e\u0432, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u0440\u0435\u0439\u0441\u0430, \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043f\u0440\u0438\u0431\u044b\u0442\u0438\u044f, \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u0430 \u0438 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u0435: \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442 \u043f\u0430\u0441\u0441\u0430\u0436\u0438\u0440\u0430, \u043f\u043e\u043b, \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 \u0438 \u0442. \u0434. \u0420\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0422\u0430\u0440\u0433\u0435\u0442\u043e\u043c \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0443\u0434\u043e\u0432\u043b\u0435\u0442\u0432\u043e\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0430\u0441\u0441\u0430\u0436\u0438\u0440\u043e\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u043b\u0435\u0442\u0430.<\/p>\n<pre><code>satisfaction neutral or dissatisfied    58879 satisfied                  45025 Name: count, dtype: int64<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u0441\u0435\u0433\u043e \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0434\u0432\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u0430\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0431\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0441\u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b.<\/p>\n<p>\u041c\u044b \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0432\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0446\u0435\u043b\u044c \u043d\u0435 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c, \u043d\u043e \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0432\u0430\u0440\u044c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u0441 \u0446\u0435\u043b\u044c\u044e \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0428\u0430\u0433\u0438 \u0441 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u043e\u0439 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u044f \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u044e. \u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 27 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u2014 \u0442\u0430\u0440\u0433\u0435\u0442.<\/p>\n<p>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0434\u0432\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0437 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e ML: \u043b\u043e\u0433\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044e \u0438 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0438\u0437 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 XGBoost, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 Pytorch.<\/p>\n<p>\u0413\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u0435.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">params = {     \"max_depth\": 3,     \"n_estimators\": 100,     \"random_state\": 22,     \"learning_rate\": 1e-2 }<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0435\u043c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e ROC AUC, \u0445\u043e\u0442\u044f MLflow \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a.\u00a0<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u043c\u0438\u043c\u043e \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430, MLflow \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0435 <strong>\u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u044b<\/strong>. \u0422\u0443\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0447\u0442\u043e \u0443\u0433\u043e\u0434\u043d\u043e. \u041c\u044b \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e.<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<pre><code class=\"python\">def draw_confusion_matrix(prediction):     cm = confusion_matrix(y_test, prediction, normalize='all')     fig, axs = plt.subplots(figsize=(5, 5))     ConfusionMatrixDisplay(cm, display_labels = [0, 1]).plot(cmap='viridis', ax=axs)     plt.tight_layout()     plt.close(fig)     return fig    fig1 = draw_confusion_matrix(prediction)<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/details>\n<h2>\u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a MLflow<\/h2>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 MLflow \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u0441\u044f \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 (\u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0447\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f ML \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0443\u0436\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b, \u0430 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e Scikit-learn, pandas, Pytorch).<\/p>\n<pre><code class=\"python\">pip install mlflow<\/code><\/pre>\n<p>\u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0430\u043d\u0435\u043c \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440 mlflow \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u043b. \u0412 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u0432\u0435\u0449\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0430\u0445, \u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u043f\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f localhost. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u043c \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443 \u0432 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u043b\u0435.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">mlflow server --host 127.0.0.1 --port 8080.<\/code><\/pre>\n<p>\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043d\u0430\u0434\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442 \u0438 \u043f\u043e\u0440\u0442 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c UI. \u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0443 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0432 \u0442\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0440\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438, \u0433\u0434\u0435 \u043b\u0435\u0436\u0438\u0442 \u0432\u0430\u0448 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0438\u043b\u0438 \u0433\u0434\u0435 \u043e\u043d \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442. \u0422\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0435 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0430 \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0439 \u0434\u0438\u0440\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u0430\u043f\u043a\u0438 <em>mlruns<\/em> \u0438 <em>mlartifacts<\/em>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e\u0431 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0445.<\/p>\n<p>\u0412 \u0431\u0440\u0430\u0443\u0437\u0435\u0440\u0435 \u0432\u0431\u0435\u0439\u0442\u0435 <strong>localhost:8080<\/strong> \u0438 \u0432\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043d\u0430\u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u0438\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e.<\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u0421\u0442\u0430\u0440\u0442\u043e\u0432\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0430<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0421\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u043f\u0443\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u043d\u043e \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e \u043c\u044b \u0435\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u043c.\u00a0<\/p>\n<h2>\u0427\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c?<\/h2>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c. \u0413\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0432 MLflow:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>mlflow.log_params(dict)<\/strong>. \u041b\u043e\u0433\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b (\u0442\u043e\u0442 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044c params, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043c\u044b \u0437\u0430\u0434\u0430\u043b\u0438 \u0432 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435). \u0412 MLflow \u0435\u0441\u0442\u044c \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0432 \u0435\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, log_param() \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>mlflow.log_metrics(dict)<\/strong>. \u041b\u043e\u0433\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438. \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430 \u043e\u0434\u043d\u0430 \u2014 ROC AUC, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0432 \u0435\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435. \u0418\u043d\u0430\u0447\u0435 \u043d\u0430\u0434\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044c \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a \u043f\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 \u0441 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>mlflow.set_tag(&#8216;Model type&#8217;, &#8216;value&#8217;)<\/strong>. \u0417\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0435\u0433. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0430\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0442\u044c \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0431 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0435, \u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0442\u0435\u0433\u0438 \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043d\u0443\u0436\u043d\u0443\u044e \u0432\u0430\u043c \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c. \u0412 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u043b \u0442\u0435\u0433 Model type \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043b\u043e\u0433\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0438 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433\u0430, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0442\u0435\u0433\u0443 \u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>mlflow.log_figure(figure, &#8216;file_name.png&#8217;)<\/strong>. \u041b\u043e\u0433\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u044b \u0432 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438, \u0441\u0441\u044b\u043b\u0430\u044f\u0441\u044c \u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043b\u0435\u0436\u0438\u0442 \u043d\u0430\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a. \u0412\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u0430\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>mlflow.log_artifact(path)<\/strong>. \u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u041f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u0438 \u0434\u0438\u0440\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u2014 \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e \u043f\u0443\u0442\u0438 path.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>mlflow.infer_signature(X_train, y_test)<\/strong>. \u041f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u044b \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0435 \u0438 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u044b \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e, \u043d\u043e \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>mlflow.sklearn.log_model(model, path,&#8230;)<\/strong>. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0434\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a\u0430\u044f \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 (sklearn, xgboost, pytorch), \u0430 \u0432 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0445 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438 \u043f\u0443\u0442\u044c \u043a \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u0430\u043c \u0433\u0434\u0435 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043e\u043f\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435.<\/p>\n<p>\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0445\u043e\u0447\u0443 \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439. \u0418\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c \u0447\u0435\u043a\u043f\u043e\u0438\u043d\u0442\u044b \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438, \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0434\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c log_artifact() \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u043f\u0443\u0442\u0438, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u044d\u043f\u043e\u0445\u0438. \u0410 \u0443\u0436\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 log_model() \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e, \u0442\u043e \u0430\u043a\u043a\u0443\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0447\u0442\u043e \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u0438 \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0432\u0441\u0435 \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u044b \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u0441\u044f \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0432 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0435 mlartifacts, \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u041b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432<\/h2>\n<p>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043c \u043d\u0430\u0448\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432: 10, 50, 100) \u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u043c \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430. <\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 MLflow \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import mlflow from mlflow.models import infer_signature<\/code><\/pre>\n<p> \u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u0443\u0442\u044c \u0433\u0434\u0435 \u043c\u044b \u0442\u0440\u0435\u043a\u0430\u0435\u043c \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0438\u043c\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">mlflow.set_tracking_uri(uri=\"http:\/\/127.0.0.1:8080\") mlflow.set_experiment(\"Classic_ML\")<\/code><\/pre>\n<p>\u041a\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0441 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0432\u044b \u0443\u0434\u0430\u043b\u0438\u043b\u0438, \u043d\u043e \u043d\u0435 \u043e\u0447\u0438\u0441\u0442\u0438\u043b\u0438 \u043a\u043e\u0440\u0437\u0438\u043d\u0443, \u0442\u043e \u043d\u0430\u0434\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0432 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u043b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443<\/p>\n<pre><code class=\"python\">rm -rf mlruns\/.trash\/*<\/code><\/pre>\n<p>\u043d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0439 \u0434\u0438\u0440\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438. \u0410 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0441 \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438 \u0442\u0435\u043c \u0436\u0435 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c, \u0442\u043e \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u044f\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043d\u0435\u043c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0438.<\/p>\n<p>\u0421\u0430\u043c\u043e \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c.<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<pre><code class=\"python\">with mlflow.start_run(description='Experiments with *classical* ML algorithms') as run:     mlflow.log_params(params)     mlflow.log_metric(\"roc_auc\", rocauc)     mlflow.log_figure(fig1, 'Confusion_matrix.png')               mlflow.set_tag(\"Model type\", \"XGBoost\")     signature = infer_signature(X_train, xgb.predict(X_train))       model_info = mlflow.xgboost.log_model(         xgb_model=xgb,         artifact_path=\"xgb_airplane_data\",         signature=signature,         input_example=X_train,         # registered_model_name=\"XGB_v0\",     )<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u042d\u0442\u0430 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0430\u043d\u0435\u0442 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a (run) \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430. \u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437 \u043f\u0440\u0438 \u0435\u0435 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 run. \u0412\u0441\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438 \u0432\u044b\u0448\u0435, \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u043d\u044b \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u041e\u0431\u043d\u043e\u0432\u0438\u043c \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u043a\u0443 \u0432 \u0431\u0440\u0430\u0443\u0437\u0435\u0440\u0435 \u0438 \u0443\u0432\u0438\u0434\u0438\u043c \u043d\u0430\u0448 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432 \u043f\u043e \u043d\u0435\u043c\u0443 (runs).\u00a0<\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u041b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 XGBoost<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0412 \u043c\u0435\u043d\u044e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u0442\u044c (\u044f \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043b \u043d\u0430\u0448\u0443 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443 \u0438 \u0442\u0435\u0433). \u041a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0438\u043c\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438, \u043d\u043e \u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 <em>mlflow.start_run(run_name=&#8217;NAME\u2019)<\/em> \u0438 \u0442\u0430\u043c \u0436\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 markdown \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0443. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432 \u043c\u0435\u043d\u044e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0443 \u0438 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0443, \u043d\u043e \u043e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0447\u0443\u0442\u044c \u043f\u043e\u0437\u0436\u0435.<\/p>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0434\u044f \u043f\u043e \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043c\u0443 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0443 (\u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f \u044d\u0442\u043e thundering-sloth-881) \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0430\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043d\u0430\u0448\u0438 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435.<\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u041b\u043e\u0433\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0422\u0430\u043c \u0436\u0435, \u0432\u043e \u0432\u043a\u043b\u0430\u0434\u043a\u0435 \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u044b, \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u0448\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0444\u0430\u0439\u043b requirements \u0441 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043d\u0430\u0448\u0430 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a \u0438 \u0432\u0441\u0435 \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 log_artifacts().<\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u041b\u043e\u0433\u0438 \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043c \u043b\u043e\u0433\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e<\/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-458289","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/458289","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=458289"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/458289\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=458289"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=458289"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=458289"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}