{"id":459341,"date":"2025-05-12T21:00:27","date_gmt":"2025-05-12T21:00:27","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=459341"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=459341","title":{"rendered":"<span>\u0427\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 MLFlow \u0438 \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/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<div class=\"persona\"><img decoding=\"async\" class=\"image persona__image\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/1fb\/025\/b0b\/1fb025b0bd44593b64bbc56f72fb249d.png\" sizes=\"(max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/upload_files\/1fb\/025\/b0b\/1fb025b0bd44593b64bbc56f72fb249d.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/1fb\/025\/b0b\/1fb025b0bd44593b64bbc56f72fb249d.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/p>\n<h5 class=\"persona__heading\">\u0410\u043b\u0435\u043a\u0441\u0430\u043d\u0434\u0440 \u0420\u044b\u0436\u043a\u043e\u0432<\/h5>\n<p>\u041c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0440 Skillfactory, \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b LightAutoML \u0438 4\u0445 Kaggle Grandmaster<\/p>\n<\/div>\n<p><strong>MLflow \u2014 <\/strong>\u044d\u0442\u043e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u0442\u0430\u043b \u0434\u043b\u044f \u043c\u0435\u043d\u044f (\u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434, \u0441 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043b) \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0438\u043c \u0441\u043f\u0430\u0441\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043e\u0442 \u0445\u0430\u043e\u0441\u0430 \u0432 ML-\u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445.\u00a0<\/p>\n<p>\u041c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0432 ML \u043d\u0430\u0432\u0435\u0440\u043d\u044f\u043a\u0430 \u0441\u0442\u0430\u043b\u043a\u0438\u0432\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0441 \u0441\u0438\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439: \u0432\u044b \u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 \u0438 \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u2026 \u0438 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043f\u0430\u0440\u0443 \u0434\u043d\u0435\u0439 \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0432\u0441\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043b \u0442\u043e\u0442 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442. \u0418\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e \u0435\u0449\u0435 \u0445\u0443\u0436\u0435, \u0432\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0435\u043c \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0435, \u0430 \u0443 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0435\u0433\u0438 \u043d\u0430 \u0435\u0433\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u0435 \u043e\u043d\u0430 \u043d\u0435 \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f. \u041d\u0430 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442 MLflow.<\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 MLflow \u0438 \u0437\u0430\u0447\u0435\u043c \u043e\u043d \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d?<\/p>\n<p>\u0412\u044b \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0435 \u0441 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438, \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0435 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u044d\u043f\u043e\u0445\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0442\u0430\u043a \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435. \u0411\u0435\u0437 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u0443\u0447\u0435\u0442\u0430 \u0432\u044b \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0442\u0430\u0435\u0442\u0435\u0441\u044c: \u043a\u0430\u043a\u0430\u044f \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u044f \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0443\u0434\u0430\u0447\u043d\u043e\u0439, \u043a\u0430\u043a\u0430\u044f \u0434\u0430\u043b\u0430 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0443\u044e \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443, \u0433\u0434\u0435 \u043b\u0435\u0436\u0438\u0442 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043e\u0434\u043e\u0431\u0440\u0438\u043b\u0438 \u0441\u0442\u0435\u0439\u043a\u0445\u043e\u043b\u0434\u0435\u0440\u044b.\u00a0\u00a0<\/p>\n<p>MLflow \u2014 \u044d\u0442\u043e opensource-\u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0441\u0435\u043c \u0436\u0438\u0437\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0446\u0438\u043a\u043b\u043e\u043c \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a \u0432 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0445, \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u043c\u0438, \u0443\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0443\u043f\u0430\u043a\u043e\u0432\u043a\u0443 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<p><strong>\u041a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442 MLflow:<\/strong><\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u041e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432:<\/strong> \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a, \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0439 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0438 \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439) \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430. \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432!<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0412\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c:<\/strong> \u0443\u043f\u0430\u043a\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0438 \u0435\u0433\u043e \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0442\u0430\u043a, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0433 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0432\u0430\u0448 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0442\u0435 \u0436\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b (\u043f\u0440\u0438 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u0438 \u0442\u0435\u0445 \u0436\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0423\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438:<\/strong> \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0430\u0448\u0438\u0445 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0441 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0438 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u044f\u043c\u0438 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u00ab\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430\u00bb, \u00ab\u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u00bb, \u00ab\u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u043d\u00bb).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0420\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439:<\/strong> MLflow \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0430\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0414\u0443\u043c\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043e\u0431 MLflow \u043a\u0430\u043a \u043e\u0431 \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u043b\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e\u043c \u0436\u0443\u0440\u043d\u0430\u043b\u0435, \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0439\u0435\u0440\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0445 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043a\u0438 \u2014 \u0432\u0441\u0435 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0444\u043b\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435.<\/p>\n<p>MLflow \u0434\u043b\u044f \u0442\u0440\u0435\u043a\u0438\u043d\u0433\u0430 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u2014 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u044b<\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e, \u043f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439, \u0441\u0430\u043c\u0430\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0430\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c MLflow, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0430\u0445. \u041a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442 mlflow.tracking \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0435 \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c\u0441\u044f \u0441 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f\u043c\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Experiment (\u042d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442).<\/strong> \u042d\u0442\u043e \u043a\u0430\u043a \u043f\u0430\u043f\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442 \u00ab\u041f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442\u0442\u043e\u043a\u0430 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\u00bb \u0438\u043b\u0438 \u00ab\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0432\u00bb. \u0412\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0432\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Run (\u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a).<\/strong> \u041e\u0434\u0438\u043d \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a \u0432\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432. \u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u044b \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0432 MLflow, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 Run.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Parameters (\u041f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b).<\/strong> \u0412\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c. \u041e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u044d\u0442\u043e \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u0430 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430), \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0444\u0438\u0447\u0438.\u00a0<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Metrics (\u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438).<\/strong> \u0427\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430. \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c (accuracy), \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 (loss), F1-score. \u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0435\u043c (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, loss \u043f\u043e \u044d\u043f\u043e\u0445\u0430\u043c).\u00a0<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Artifacts (\u0410\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u044b).<\/strong> \u041b\u044e\u0431\u044b\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430. \u0421\u0430\u043c\u044b\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044b\u0439 \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0441\u0430\u043c\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, learning curve), \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u0441 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.\u00a0<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p>\u0412\u0441\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0434\u043e\u0431\u0440\u043e \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u043e \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u0432\u0435\u0431-\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u0435 MLflow UI. \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043e\u0439 mlflow ui \u0432 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u043b\u0435, \u0438 \u043e\u043d \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0435\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0432\u0441\u0435 \u0432\u0430\u0448\u0438 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b, \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0438, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445, \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430\u043c \u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c. \u042d\u0442\u043e \u043d\u0435\u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432!<\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 MLflow Model Registry?<\/p>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u0432\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u043b\u0438 \u043a\u0443\u0447\u0443 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u043d\u0430\u0448\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 (\u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432). \u0427\u0442\u043e \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435? \u041a\u0430\u043a \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0438\u043c\u0438? \u041a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d\u0435, \u0430 \u043a\u0430\u043a\u0430\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f? \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 MLflow Model Registry (\u0440\u0435\u0435\u0441\u0442\u0440 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439).<\/p>\n<p><strong>Model Registry \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442:<\/strong><\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u0426\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c<\/strong> \u0432\u0430\u0448\u0438 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0412\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c<\/strong> \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u043d\u043e\u0432\u0443\u044e, \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e \u0442\u043e\u0439 \u0436\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043e\u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, ChurnPredictor v2).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041f\u0440\u0438\u0441\u0432\u0430\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c \u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u0438 (Stages):<\/strong><\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<ul>\n<li>\n<p>Staging: \u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438, \u043a\u0430\u043d\u0434\u0438\u0434\u0430\u0442 \u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Production: \u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Archived: \u0423\u0441\u0442\u0430\u0440\u0435\u0432\u0448\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0438 \u0441\u0432\u043e\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ol start=\"4\">\n<li>\n<p><strong>\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0442\u0435\u0433\u0438<\/strong> \u043a \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c \u0438 \u0438\u0445 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f\u043c.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435<\/strong> \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u0438\u0437 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e Run \u043e\u043d\u0430 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0430).<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043a \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d\u0443 \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u043c \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0437\u0440\u0430\u0447\u043d\u044b\u043c. \u041a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 DevOps \u0438\u043b\u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u0443\u044e \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u044b \u0432 MLflow \u2014 \u043a\u0430\u043a \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c? \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430<\/p>\n<p>\u041a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442 <strong>MLflow Projects \u2014<\/strong> \u044d\u0442\u043e \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0443\u043f\u0430\u043a\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0432\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0430\u043a, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0433\u0434\u0435 \u0443\u0433\u043e\u0434\u043d\u043e \u2014 \u043d\u0430 \u0432\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u0435, \u043d\u0430 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u0435 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0435\u0433\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u0435.<\/p>\n<p>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0438\u0434\u0435\u044f \u2014 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0432\u0430\u0448 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0432 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0444\u0430\u0439\u043b\u0435 MLproject (\u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 YAML). \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0444\u0430\u0439\u043b \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>name:<\/strong> \u0418\u043c\u044f \u0432\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 (\u043d\u0435\u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>environment:<\/strong> \u0423\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u043a\u043e\u0434\u0430. \u0427\u0430\u0449\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u0444\u0430\u0439\u043b conda.yaml, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 Python-\u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0438 \u0438\u0445 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Docker-\u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u0439\u043d\u0435\u0440.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>entry_points:<\/strong> \u0422\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0430 \u2014 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430. \u041e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0442\u043e\u0447\u043a\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0430 (main), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0430\u0448 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 \u043f\u0440\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0433\u043e MLproject-\u0444\u0430\u0439\u043b\u0430:<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">name: tutorial  environment: conda.yaml  entry_points:   main:     parameters:       alpha: {type: float, default: 0.5}       l1_ratio: {type: float, default: 0.1}     command: \"python train.py --alpha {alpha} --l1_ratio {l1_ratio}\"<\/code><\/pre>\n<p><strong>\u0410 \u0432\u043e\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 conda.yaml:<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"yaml\">name: tutorial-env channels:   - defaults   - conda-forge dependencies:   - python=3.9   - pip   - pip:     - mlflow&gt;=1.0     - scikit-learn     - pandas<\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c, \u0438\u043c\u0435\u044f \u044d\u0442\u0438 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u0438 \u0432\u0430\u0448 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 (<a href=\"http:\/\/train.py\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">train.py<\/a>), \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a (\u0438\u043b\u0438 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 CI\/CD) \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0432\u0430\u0448 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043e\u0439:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">mlflow run . --experiment-name=\"tutorial\" -P alpha=0.4 -P l1_ratio=0.2<\/code><\/pre>\n<p>MLflow \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0441\u0442 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 (\u0435\u0441\u043b\u0438 \u0435\u0433\u043e \u0435\u0449\u0435 \u043d\u0435\u0442), \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443 \u0438\u0437 entry_points, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0432 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b.\u00a0<\/p>\n<h2>\u041f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f MLflow \u043d\u0430 Python \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u043c \u0438 Model Registry<\/h2>\n<p>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0443\u044e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044e \u043d\u0430 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u0432 MLflow Tracking, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 MLflow Projects \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u0438 \u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432 Model Registry.<\/p>\n<p><strong>\u0428\u0430\u0433 1: \u0421\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430<\/strong><\/p>\n<p>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0443, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 mlflow_example, \u0438 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043d\u0435\u0435 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">mlflow_example\/  \u251c\u2500\u2500 train.py  \u251c\u2500\u2500 MLproject  \u2514\u2500\u2500 conda.yaml<\/code><\/pre>\n<p><strong>\u0428\u0430\u0433 2: \u0424\u0430\u0439\u043b conda.yaml<\/strong> (\u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435)<\/p>\n<pre><code class=\"yaml\">name: mlflow-sklearn-example  channels:  \u00a0 - defaults  \u00a0 - conda-forge  dependencies:  \u00a0 - python=3.9  \u00a0 - pip  \u00a0 - pip:  \u00a0 \u00a0 - mlflow&gt;=1.10 # \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e \u0441 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u043e\u0439 Model Registry  \u00a0 \u00a0 - scikit-learn  \u00a0 \u00a0 - numpy  \u00a0 \u00a0 - pandas<\/code><\/pre>\n<p><strong>\u0428\u0430\u0433 3: \u0424\u0430\u0439\u043b MLproject<\/strong> (\u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430)<\/p>\n<pre><code class=\"python\">name: sklearn-regression-example    environment: conda.yaml    entry_points:  \u00a0 main:  \u00a0 \u00a0 parameters:  \u00a0 \u00a0 \u00a0 n_samples: {type: int, default: 100}  \u00a0 \u00a0 \u00a0 noise: {type: float, default: 0.1}  \u00a0 \u00a0 \u00a0 model_name: {type: str, default: \"LinearRegressionDemo\"} # \u0418\u043c\u044f \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438  \u00a0 \u00a0 command: \"python train.py --n_samples {n_samples} --noise {noise} --model_name {model_name}\"<\/code><\/pre>\n<p><strong>\u0428\u0430\u0433 4: \u0424\u0430\u0439\u043b <\/strong><a href=\"http:\/\/train.py\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>train.py<\/strong><\/a> (\u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f)<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import argparse import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error  import mlflow import mlflow.sklearn  def generate_data(n_samples, noise):     X = np.random.rand(n_samples, 1) * 10     y = 2 * X.squeeze() + 3 + np.random.randn(n_samples) * noise * 10     return train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)  def train_model(n_samples: int, noise: float, model_name: str):     \"\"\"\u041e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443 \u0438 \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442.\"\"\"      # \u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435     X_train, X_test, y_train, y_test = generate_data(n_samples, noise)      # \u041b\u043e\u0433\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b     with mlflow.start_run(nested=True):          mlflow.log_param(\"n_samples\", n_samples)         mlflow.log_param(\"noise\", noise)         mlflow.log_param(\"model_name\", model_name)          # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c         model = LinearRegression()         model.fit(X_train, y_train)          # \u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0438 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c MSE         y_pred = model.predict(X_test)         mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)         mlflow.log_metric(\"mse\", mse)         print(f\"Mean Squared Error: {mse}\")          # \u041b\u043e\u0433\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043a\u0430\u043a \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442 \u0438 \u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0435\u0451         mlflow.sklearn.log_model(             sk_model=model,             artifact_path=\"sklearn-model\",             registered_model_name=model_name         )         print(f\"Model logged and registered under name: {model_name}\")  def main():     parser = argparse.ArgumentParser()     parser.add_argument(\"--n_samples\", type=int, default=100)     parser.add_argument(\"--noise\", type=float, default=0.1)     parser.add_argument(\"--model_name\", type=str, default=\"LinearRegressionDemo\")     args = parser.parse_args()      train_model(         n_samples=args.n_samples,         noise=args.noise,         model_name=args.model_name     )  if __name__ == \"__main__\":     main()<\/code><\/pre>\n<p><strong>\u0428\u0430\u0433 5: \u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432<\/strong><\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0435 MLflow:<\/strong> pip install mlflow (\u0435\u0441\u043b\u0438 \u0435\u0449\u0435 \u043d\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0432 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0443 mlflow_example<\/strong> \u0432 \u0432\u0430\u0448\u0435\u043c \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u043b\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435 MLflow UI<\/strong> \u0432 \u0444\u043e\u043d\u043e\u0432\u043e\u043c \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0435 (\u0438\u043b\u0438 \u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c \u043e\u043a\u043d\u0435 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u043b\u0430):<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<ul>\n<li>\n<p>mlflow ui<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u0442\u043a\u0440\u043e\u0439\u0442\u0435 \u0432 \u0431\u0440\u0430\u0443\u0437\u0435\u0440\u0435 <a href=\"http:\/\/127.0.0.1:5000\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">http:\/\/127.0.0.1:5000<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ol start=\"4\">\n<li>\n<p><strong>\u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442:<\/strong><\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<ul>\n<li>\n<p>mlflow run . &#8212;experiment-name=&#187;sklearn-regression-example&#187; -P n_samples=200 -P noise=0.2 -P model_name=&#187;LinRegNoise0.2&#8243;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>MLflow \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0441\u0442 conda-\u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 (\u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0437\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043f\u0440\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043c \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0435), \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442 <a href=\"http:\/\/train.py\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">train.py<\/a> \u0441 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ol start=\"5\">\n<li>\n<p><strong>\u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044c\u0442\u0435 MLflow UI:<\/strong><\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0412\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a (Run) \u0432 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0435 sklearn-regression-example.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0437\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b (n_samples, noise, model_name_param).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0411\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0437\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430 mse.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435 Artifacts \u0432\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0443 sklearn-model, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0443\u044e \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b Models \u0432 MLflow UI. \u0412\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0437\u0430\u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c LinRegNoise0.2 \u0441 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0435\u0439 1.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0435\u0449\u0435 \u0440\u0430\u0437 \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">mlflow run . --experiment-name=\"sklearn-regression-example\" -P n_samples=2000 -P noise=0.4 -P model_name=\"LinRegNoise2000_0.4\"<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 Run \u0438 \u043d\u043e\u0432\u0443\u044e \u0437\u0430\u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0435 \u0442\u043e \u0436\u0435 model_name, MLflow \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0441\u0442 \u043d\u043e\u0432\u0443\u044e <em>\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e<\/em> \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<h2>\u0422\u0440\u0435\u043a\u0438\u043d\u0433 LLM c \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e MLflow<\/h2>\n<p>\u0421 \u0432\u0437\u0440\u044b\u0432\u043d\u044b\u043c \u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 (LLM) \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u0435\u0442 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441: \u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043b\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c MLflow \u0434\u043b\u044f \u043d\u0438\u0445? \u041e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u2014 \u0434\u0430! \u041f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u044b \u043e\u0441\u0442\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0442\u0435\u043c\u0438 \u0436\u0435, \u043d\u043e \u0430\u043a\u0446\u0435\u043d\u0442\u044b \u0441\u043c\u0435\u0449\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 LLM \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e MLflow \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u041f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b:<\/strong><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0418\u043c\u044f \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (e.g., gpt-3.5-turbo, llama-2-7b).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 (temperature, top_p, max_tokens).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e \u043f\u0440\u043e\u043c\u043f\u0442\u0430 (\u0438\u043b\u0438 \u0441\u0430\u043c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043f\u0440\u043e\u043c\u043f\u0442\u0430, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043e\u043d \u043d\u0435 \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u0434\u043b\u0438\u043d\u043d\u044b\u0439).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b fine-tuning (\u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0434\u043e\u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c): learning rate, batch size, \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u044d\u043f\u043e\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438:<\/strong><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0421\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 (BLEU, ROUGE).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 (\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438, F1 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 LLM (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Latency (\u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0430 API (\u0435\u0441\u043b\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c).<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u0410\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u044b:<\/strong><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043f\u0440\u043e\u043c\u043f\u0442\u043e\u0432 (\u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043e\u043d\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u0448\u0430\u0431\u043b\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432 (input\/output pairs).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041d\u0430\u0431\u043e\u0440\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f fine-tuning \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 (\u0435\u0441\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c\u043e).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041b\u043e\u0433\u0438 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0443\u0434\u0430\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442\u0435 fine-tuning, \u0442\u043e \u0441\u0430\u043c\u0443 \u0434\u043e\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u044b LoRA).<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>MLflow \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u043c\u0438 LLM-\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430\u043c\u0438 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, LangChain, Transformers), \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0435\u0449\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0449\u0435. \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0438\u0434\u0435\u044f \u2014 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u044b\u0435 mlflow.log_param, mlflow.log_metric, mlflow.log_artifact \u0434\u043b\u044f \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f LLM \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439.<\/p>\n<p>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f: \u043e\u0442 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0434\u043e \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u2014 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u00a0\u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u0439\u00a0<a href=\"https:\/\/new.skillfactory.ru\/machine-learning-mag-mephi?utm_source=blog&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=none_vo_mifiml_blog_habr_course_none_none_all_mlflow_text&amp;utm_content=mlflow?utm_term=text\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u043c\u0430\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u0435<\/a>\u00a0<a href=\"https:\/\/new.skillfactory.ru\/machine-learning-mag-mephi?utm_source=blog&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=none_vo_mifiml_blog_habr_course_none_none_all_optuna_text&amp;utm_content=optuna?utm_term=text\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Skillfactory<\/a>\u00a0\u0438 \u041c\u0418\u0424\u0418 \u00ab\u041f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u00bb.<\/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\/908618\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/908618\/<\/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<div class=\"persona\">\n<h5 class=\"persona__heading\">\u0410\u043b\u0435\u043a\u0441\u0430\u043d\u0434\u0440 \u0420\u044b\u0436\u043a\u043e\u0432<\/h5>\n<p>\u041c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0440 Skillfactory, \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b LightAutoML \u0438 4\u0445 Kaggle Grandmaster<\/p>\n<\/div>\n<p><strong>MLflow \u2014 <\/strong>\u044d\u0442\u043e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u0442\u0430\u043b \u0434\u043b\u044f \u043c\u0435\u043d\u044f (\u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434, \u0441 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043b) \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0438\u043c \u0441\u043f\u0430\u0441\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043e\u0442 \u0445\u0430\u043e\u0441\u0430 \u0432 ML-\u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445.\u00a0<\/p>\n<p>\u041c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0432 ML \u043d\u0430\u0432\u0435\u0440\u043d\u044f\u043a\u0430 \u0441\u0442\u0430\u043b\u043a\u0438\u0432\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0441 \u0441\u0438\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439: \u0432\u044b \u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 \u0438 \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u2026 \u0438 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043f\u0430\u0440\u0443 \u0434\u043d\u0435\u0439 \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0432\u0441\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043b \u0442\u043e\u0442 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442. \u0418\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e \u0435\u0449\u0435 \u0445\u0443\u0436\u0435, \u0432\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0435\u043c \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0435, \u0430 \u0443 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0435\u0433\u0438 \u043d\u0430 \u0435\u0433\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u0435 \u043e\u043d\u0430 \u043d\u0435 \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f. \u041d\u0430 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442 MLflow.<\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 MLflow \u0438 \u0437\u0430\u0447\u0435\u043c \u043e\u043d \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d?<\/p>\n<p>\u0412\u044b \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0435 \u0441 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438, \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0435 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u044d\u043f\u043e\u0445\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0442\u0430\u043a \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435. \u0411\u0435\u0437 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u0443\u0447\u0435\u0442\u0430 \u0432\u044b \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0442\u0430\u0435\u0442\u0435\u0441\u044c: \u043a\u0430\u043a\u0430\u044f \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u044f \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0443\u0434\u0430\u0447\u043d\u043e\u0439, \u043a\u0430\u043a\u0430\u044f \u0434\u0430\u043b\u0430 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0443\u044e \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443, \u0433\u0434\u0435 \u043b\u0435\u0436\u0438\u0442 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043e\u0434\u043e\u0431\u0440\u0438\u043b\u0438 \u0441\u0442\u0435\u0439\u043a\u0445\u043e\u043b\u0434\u0435\u0440\u044b.\u00a0\u00a0<\/p>\n<p>MLflow \u2014 \u044d\u0442\u043e opensource-\u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0441\u0435\u043c \u0436\u0438\u0437\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0446\u0438\u043a\u043b\u043e\u043c \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a \u0432 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0445, \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u043c\u0438, \u0443\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0443\u043f\u0430\u043a\u043e\u0432\u043a\u0443 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<p><strong>\u041a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442 MLflow:<\/strong><\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u041e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432:<\/strong> \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a, \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0439 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0438 \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439) \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430. \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432!<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0412\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c:<\/strong> \u0443\u043f\u0430\u043a\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0438 \u0435\u0433\u043e \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0442\u0430\u043a, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0433 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0432\u0430\u0448 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0442\u0435 \u0436\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b (\u043f\u0440\u0438 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u0438 \u0442\u0435\u0445 \u0436\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0423\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438:<\/strong> \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0430\u0448\u0438\u0445 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0441 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0438 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u044f\u043c\u0438 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u00ab\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430\u00bb, \u00ab\u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u00bb, \u00ab\u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u043d\u00bb).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0420\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439:<\/strong> MLflow \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0430\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0414\u0443\u043c\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043e\u0431 MLflow \u043a\u0430\u043a \u043e\u0431 \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u043b\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e\u043c \u0436\u0443\u0440\u043d\u0430\u043b\u0435, \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0439\u0435\u0440\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0445 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043a\u0438 \u2014 \u0432\u0441\u0435 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0444\u043b\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435.<\/p>\n<p>MLflow \u0434\u043b\u044f \u0442\u0440\u0435\u043a\u0438\u043d\u0433\u0430 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u2014 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u044b<\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e, \u043f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439, \u0441\u0430\u043c\u0430\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0430\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c MLflow, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0430\u0445. \u041a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442 mlflow.tracking \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0435 \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c\u0441\u044f \u0441 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f\u043c\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Experiment (\u042d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442).<\/strong> \u042d\u0442\u043e \u043a\u0430\u043a \u043f\u0430\u043f\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442 \u00ab\u041f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442\u0442\u043e\u043a\u0430 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\u00bb \u0438\u043b\u0438 \u00ab\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0432\u00bb. \u0412\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0432\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Run (\u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a).<\/strong> \u041e\u0434\u0438\u043d \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a \u0432\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432. \u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u044b \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0432 MLflow, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 Run.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Parameters (\u041f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b).<\/strong> \u0412\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c. \u041e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u044d\u0442\u043e \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u0430 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u0430), \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0444\u0438\u0447\u0438.\u00a0<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Metrics (\u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438).<\/strong> \u0427\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430. \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c (accuracy), \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 (loss), F1-score. \u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0435\u043c (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, loss \u043f\u043e \u044d\u043f\u043e\u0445\u0430\u043c).\u00a0<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Artifacts (\u0410\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u044b).<\/strong> \u041b\u044e\u0431\u044b\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430. \u0421\u0430\u043c\u044b\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044b\u0439 \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0441\u0430\u043c\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, learning curve), \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u0441 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.\u00a0<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p>\u0412\u0441\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0434\u043e\u0431\u0440\u043e \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u043e \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u0432\u0435\u0431-\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u0435 MLflow UI. \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043e\u0439 mlflow ui \u0432 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u043b\u0435, \u0438 \u043e\u043d \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0435\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0432\u0441\u0435 \u0432\u0430\u0448\u0438 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b, \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0438, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445, \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430\u043c \u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c. \u042d\u0442\u043e \u043d\u0435\u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432!<\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 MLflow Model Registry?<\/p>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u0432\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u043b\u0438 \u043a\u0443\u0447\u0443 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u043d\u0430\u0448\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 (\u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432). \u0427\u0442\u043e \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435? \u041a\u0430\u043a \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0438\u043c\u0438? \u041a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d\u0435, \u0430 \u043a\u0430\u043a\u0430\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f? \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 MLflow Model Registry (\u0440\u0435\u0435\u0441\u0442\u0440 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439).<\/p>\n<p><strong>Model Registry \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442:<\/strong><\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u0426\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c<\/strong> \u0432\u0430\u0448\u0438 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0412\u0435\u0440\u0441\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c<\/strong> \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u043d\u043e\u0432\u0443\u044e, \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e \u0442\u043e\u0439 \u0436\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043e\u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, ChurnPredictor v2).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041f\u0440\u0438\u0441\u0432\u0430\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c \u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u0438 (Stages):<\/strong><\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<ul>\n<li>\n<p>Staging: \u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438, \u043a\u0430\u043d\u0434\u0438\u0434\u0430\u0442 \u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Production: \u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Archived: \u0423\u0441\u0442\u0430\u0440\u0435\u0432\u0448\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0438 \u0441\u0432\u043e\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ol start=\"4\">\n<li>\n<p><strong>\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0442\u0435\u0433\u0438<\/strong> \u043a \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c \u0438 \u0438\u0445 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f\u043c.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435<\/strong> \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u0438\u0437 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e Run \u043e\u043d\u0430 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0430).<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043a \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d\u0443 \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u043c \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0437\u0440\u0430\u0447\u043d\u044b\u043c. \u041a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 DevOps \u0438\u043b\u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u0443\u044e \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u044b \u0432 MLflow \u2014 \u043a\u0430\u043a \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c? \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430<\/p>\n<p>\u041a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442 <strong>MLflow Projects \u2014<\/strong> \u044d\u0442\u043e \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0443\u043f\u0430\u043a\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0432\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0430\u043a, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0433\u0434\u0435 \u0443\u0433\u043e\u0434\u043d\u043e \u2014 \u043d\u0430 \u0432\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u0435, \u043d\u0430 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u0435 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0435\u0433\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u0435.<\/p>\n<p>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0438\u0434\u0435\u044f \u2014 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0432\u0430\u0448 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0432 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0444\u0430\u0439\u043b\u0435 MLproject (\u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 YAML). \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0444\u0430\u0439\u043b \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>name:<\/strong> \u0418\u043c\u044f \u0432\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 (\u043d\u0435\u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>environment:<\/strong> \u0423\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u043a\u043e\u0434\u0430. \u0427\u0430\u0449\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u0444\u0430\u0439\u043b conda.yaml, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 Python-\u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0438 \u0438\u0445 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Docker-\u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u0439\u043d\u0435\u0440.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>entry_points:<\/strong> \u0422\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0430 \u2014 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430. \u041e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0442\u043e\u0447\u043a\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0430 (main), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0430\u0448 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 \u043f\u0440\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0433\u043e MLproject-\u0444\u0430\u0439\u043b\u0430:<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"python\">name: tutorial  environment: conda.yaml  entry_points:   main:     parameters:       alpha: {type: float, default: 0.5}       l1_ratio: {type: float, default: 0.1}     command: \"python train.py --alpha {alpha} --l1_ratio {l1_ratio}\"<\/code><\/pre>\n<p><strong>\u0410 \u0432\u043e\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 conda.yaml:<\/strong><\/p>\n<pre><code class=\"yaml\">name: tutorial-env channels:   - defaults   - conda-forge dependencies:   - python=3.9   - pip   - pip:     - mlflow&gt;=1.0     - scikit-learn     - pandas<\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c, \u0438\u043c\u0435\u044f \u044d\u0442\u0438 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u0438 \u0432\u0430\u0448 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 (<a href=\"http:\/\/train.py\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">train.py<\/a>), \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a (\u0438\u043b\u0438 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 CI\/CD) \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0432\u0430\u0448 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043e\u0439:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">mlflow run . --experiment-name=\"tutorial\" -P alpha=0.4 -P l1_ratio=0.2<\/code><\/pre>\n<p>MLflow \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0441\u0442 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 (\u0435\u0441\u043b\u0438 \u0435\u0433\u043e \u0435\u0449\u0435 \u043d\u0435\u0442), \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443 \u0438\u0437 entry_points, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0432 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b.\u00a0<\/p>\n<h2>\u041f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f MLflow \u043d\u0430 Python \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u043c \u0438 Model Registry<\/h2>\n<p>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0443\u044e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044e \u043d\u0430 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u0432 MLflow Tracking, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 MLflow Projects \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u0438 \u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432 Model Registry.<\/p>\n<p><strong>\u0428\u0430\u0433 1: \u0421\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430<\/strong><\/p>\n<p>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0443, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 mlflow_example, \u0438 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043d\u0435\u0435 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">mlflow_example\/  \u251c\u2500\u2500 train.py  \u251c\u2500\u2500 MLproject  \u2514\u2500\u2500 conda.yaml<\/code><\/pre>\n<p><strong>\u0428\u0430\u0433 2: \u0424\u0430\u0439\u043b conda.yaml<\/strong> (\u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435)<\/p>\n<pre><code class=\"yaml\">name: mlflow-sklearn-example  channels:  \u00a0 - defaults  \u00a0 - conda-forge  dependencies:  \u00a0 - python=3.9  \u00a0 - pip  \u00a0 - pip:  \u00a0 \u00a0 - mlflow&gt;=1.10 # \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e \u0441 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u043e\u0439 Model Registry  \u00a0 \u00a0 - scikit-learn  \u00a0 \u00a0 - numpy  \u00a0 \u00a0 - pandas<\/code><\/pre>\n<p><strong>\u0428\u0430\u0433 3: \u0424\u0430\u0439\u043b MLproject<\/strong> (\u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430)<\/p>\n<pre><code class=\"python\">name: sklearn-regression-example    environment: conda.yaml    entry_points:  \u00a0 main:  \u00a0 \u00a0 parameters:  \u00a0 \u00a0 \u00a0 n_samples: {type: int, default: 100}  \u00a0 \u00a0 \u00a0 noise: {type: float, default: 0.1}  \u00a0 \u00a0 \u00a0 model_name: {type: str, default: \"LinearRegressionDemo\"} # \u0418\u043c\u044f \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438  \u00a0 \u00a0 command: \"python train.py --n_samples {n_samples} --noise {noise} --model_name {model_name}\"<\/code><\/pre>\n<p><strong>\u0428\u0430\u0433 4: \u0424\u0430\u0439\u043b <\/strong><a href=\"http:\/\/train.py\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>train.py<\/strong><\/a> (\u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f)<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import argparse import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error  import mlflow import mlflow.sklearn  def generate_data(n_samples, noise):     X = np.random.rand(n_samples, 1) * 10     y = 2 * X.squeeze() + 3 + np.random.randn(n_samples) * noise * 10     return train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)  def train_model(n_samples: int, noise: float, model_name: str):     \"\"\"\u041e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443 \u0438 \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442.\"\"\"      # \u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435     X_train, X_test, y_train, y_test = generate_data(n_samples, noise)      # \u041b\u043e\u0433\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b     with mlflow.start_run(nested=True):          mlflow.log_param(\"n_samples\", n_samples)         mlflow.log_param(\"noise\", noise)         mlflow.log_param(\"model_name\", model_name)          # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c         model = LinearRegression()         model.fit(X_train, y_train)          # \u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0438 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c MSE         y_pred = model.predict(X_test)         mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)         mlflow.log_metric(\"mse\", mse)         print(f\"Mean Squared Error: {mse}\")          # \u041b\u043e\u0433\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043a\u0430\u043a \u0430\u0440\u0442\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442 \u0438 \u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0435\u0451         mlflow.sklearn.log_model(             sk_model=model,             artifact_path=\"sklearn-model\",             registered_model_name=model_name         )         print(f\"Model logged and registered under name: {model_name}\")  def main():     parser = argparse.ArgumentParser()     parser.add_argument(\"--n_samples\", type=int, default=100)     parser.add_argument(\"--noise\", type=float, default=0.1)     parser.add_argument(\"--model_name\", type=str, default=\"LinearRegressionDemo\")     args = parser.parse_args()      train_model(         n_samples=args.n_samples,         noise=args.noise,         model_name=args.model_name     )  if __name__ == \"__main__\":     main()<\/code><\/pre>\n<p><strong>\u0428\u0430\u0433 5: \u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432<\/strong><\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0435 MLflow:<\/strong> pip install mlflow (\u0435\u0441\u043b\u0438 \u0435\u0449\u0435 \u043d\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0432 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0443 mlflow_example<\/strong> \u0432 \u0432\u0430\u0448\u0435\u043c \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u043b\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435 MLflow UI<\/strong> \u0432 \u0444\u043e\u043d\u043e\u0432\u043e\u043c \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0435 (\u0438\u043b\u0438 \u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c \u043e\u043a\u043d\u0435 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u043b\u0430):<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<ul>\n<li>\n<p>mlflow ui<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u0442\u043a\u0440\u043e\u0439\u0442\u0435 \u0432 \u0431\u0440\u0430\u0443\u0437\u0435\u0440\u0435 <a href=\"http:\/\/127.0.0.1:5000\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">http:\/\/127.0.0.1:5000<\/a>.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ol start=\"4\">\n<li>\n<p><strong>\u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442:<\/strong><\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<ul>\n<li>\n<p>mlflow run . &#8212;experiment-name=&#187;sklearn-regression-example&#187; -P n_samples=200 -P noise=0.2 -P model_name=&#187;LinRegNoise0.2&#8243;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>MLflow \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0441\u0442 conda-\u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 (\u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0437\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043f\u0440\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043c \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0435), \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442 <a href=\"http:\/\/train.py\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">train.py<\/a> \u0441 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ol start=\"5\">\n<li>\n<p><strong>\u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044c\u0442\u0435 MLflow UI:<\/strong><\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0412\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a (Run) \u0432 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0435 sklearn-regression-example.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\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-459341","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/459341","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=459341"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/459341\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=459341"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=459341"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=459341"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}