Starałem się stworzyć model z wykorzystaniem MLflow, ale bezskutecznie. Oto co robię:
Krok 1: Wykonaj wszystkie kroki przygotowania danych w moim notatniku Jupyter
Krok 2: uruchom wiersz polecenia Anaconda i przejdź w tym samym katalogu notesu
Krok 3: uruchom mlflow w następujący sposób:
mlflow server --backend-store-uri sqlite:///mlflow.db --default-artifact-root ./artifacts
Krok 4. zaznacz uri śledzenia w notesie w następujący sposób:
mlflow.set_tracking_uri('http://localhost:5000')
Krok 5: przesuń eksperymenty w notesie
Krok 6: zarejestruj najlepszy eksperyment jako produkcyjnego (w notatniku)
Krok 7: uruchom inny wiersz polecenia i przejdź do tego samego katalogu notesu
Krok 8: obsługuj zarejestrowanej model w następujący sposób:
mlflow models serve --model-uri models:/random-forest/Production -p 1234 --no-conda
Na tym etapie otrzymuję następujący błąd:
Funkcje rejestru modele nie są obsługiwane repozytorium z URI: "file:///C:/localpath/mlruns". Obsługiwane magazynu z następującymi schematami URI: [Linki na dane", "http", "https", "postgresql", "mysql", "sqlite", "mssql"].
Jednak używam bazy danych sqlite (jak pokazano w kroku 3). MLflow używa go - bo widzę, jak zwiększa się rozmiar pliku sqlite, kiedy przeprowadzam eksperymenty. Wszystko (w tym interfejs użytkownika) działa normalnie, za wyjątkiem obsługi modelu. Czy ktoś może mi powiedzieć, co robię nie tak?