[MLOps] MLflow 실습 - 4

1. 다른 예제 살펴보기

• https://github.com/mlflow/mlflow/tree/master/examples/sklearn_autolog

$ wget https://raw.githubusercontent.com/mlflow/mlflow/master/examples/sklearn_autolog/utils.py
$ wget https://raw.githubusercontent.com/mlflow/mlflow/master/examples/sklearn_autolog/pipeline.py

• mlflow에서 예제로 제공해주는 example 중 하나

• 간단한 training data를 가지고 sklearn의 pipeline을 사용해,
  StandardScaler 전처리 이후 Linear Regression을 수행하는 코드

• scikit-learn과 같은 패키지는 mlflow 레벨에서 autolog를 지원

  • model의 parameters, metrics와 model artifacts를 사용자가
    명시하지 않아도 자동으로 mlflow에 로깅

2. 코드 살펴보기 (XGB Model)

• https://github.com/mlflow/mlflow/tree/master/examples/xgboost

$ wget https://raw.githubusercontent.com/mlflow/mlflow/master/examples/xgboost/train.py

# xgboost==1.4.2 설치 필요