Интеграция MLflow с TensorBoard для расширенного управления жизненным циклом машинного обучения и визуализации.

Чтобы использовать MLflow и TensorBoard вместе, вы можете выполнить следующие действия:

  1. Установите необходимые пакеты: начните с установки MLflow и TensorFlow в вашей системе.

  2. Настройте отслеживание MLflow: инициализируйте запуск MLflow и зарегистрируйте метрики, параметры и артефакты вашей модели TensorFlow с помощью API отслеживания MLflow.

  3. Включить ведение журнала TensorBoard. Используйте плагин MLflow TensorBoard для регистрации журналов, совместимых с TensorBoard, во время выполнения MLflow. Этот плагин автоматически регистрирует сводки TensorFlow, позволяя вам визуализировать их в TensorBoard.

  4. Запустите TensorBoard. После завершения выполнения MLflow, в ходе которого были зарегистрированы необходимые данные, запустите TensorBoard с помощью интерфейса командной строки (CLI) MLflow. Интерфейс командной строки MLflow предоставляет команду для запуска TensorBoard с журналами ваших экспериментов MLflow.

  5. Изучите визуализации. Получите доступ к TensorBoard через веб-браузер, и вы сможете изучить различные визуализации показателей, графиков, гистограмм и многого другого вашей модели TensorFlow.

Объединив MLflow и TensorBoard, вы можете использовать возможности MLflow для отслеживания и управления экспериментами, одновременно используя мощные возможности визуализации TensorBoard.