Python中用mlflowcreate_experiment()函数创建新实验的详细教程

mlflow.create_experiment() 是 MLflow Python API 中的一个函数，用于创建一个新的实验。实验是 MLflow 的一个核心概念，代表一个用于跟踪和组织机器学习项目的容器。在一个实验中，可以包含多个运行（run），每个运行都代表一个模型训练的特定实例。

创建新实验的步骤如下：

1. 导入 mlflow 模块和其他需要的库：

import mlflow
from mlflow.tracking import MlflowClient

2. 创建一个实验的名称：

experiment_name = "my_experiment"

3. 使用 mlflow.create_experiment() 函数创建一个新实验：

experiment_id = mlflow.create_experiment(experiment_name)

4. 获取实验的信息：

client = MlflowClient()
experiment = client.get_experiment_by_name(experiment_name)

5. 打印实验的 ID 和名称：

print(f"Experiment ID: {experiment.experiment_id}")
print(f"Experiment Name: {experiment.name}")

6. 创建一个运行（run）来追踪模型训练过程：

with mlflow.start_run(experiment_id=experiment_id) as run:
    # 在这里执行模型训练和评估的代码
    # ...
    mlflow.log_param("param1", value1)  # 记录参数
    mlflow.log_metric("metric1", value2)  # 记录指标

使用例子：

假设我们要创建一个名为 "my_experiment" 的新实验，并在该实验中追踪一个线性回归模型的训练过程。

import mlflow
from mlflow.tracking import MlflowClient
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建一个实验的名称
experiment_name = "my_experiment"

# 创建新实验
experiment_id = mlflow.create_experiment(experiment_name)

# 获取实验的信息
client = MlflowClient()
experiment = client.get_experiment_by_name(experiment_name)

# 打印实验的 ID 和名称
print(f"Experiment ID: {experiment.experiment_id}")
print(f"Experiment Name: {experiment.name}")

# 创建一个运行来追踪模型训练过程
with mlflow.start_run(experiment_id=experiment_id) as run:
    # 创建线性回归模型并训练
    model = LinearRegression()
    X_train = [[1, 1], [2, 2], [3, 3]]
    y_train = [2, 4, 6]
    model.fit(X_train, y_train)

    # 记录模型的参数和指标
    mlflow.log_param("intercept", model.intercept_)
    mlflow.log_param("coefficients", model.coef_)
    mlflow.log_metric("rmse", 0.5)

# 停止实验
mlflow.end_run()

在执行上述代码后，将会在 MLflow 的实验列表中创建一个名为 "my_experiment" 的新实验，并包含一个运行（run），其中包含了线性回归模型的参数和指标。可以通过 MLflow UI 或 API 来查看并比较不同运行的参数和指标。

总结：

这篇教程详细介绍了如何使用 mlflow.create_experiment() 函数在 Python 中创建一个新的实验，并提供了一个使用例子来说明如何使用 MLflow 追踪和记录模型训练过程中的参数和指标。