¿Qué debe registrar el seguimiento de experimentos de cada ejecución de entrenamiento?
Opciones
- Solo la mejor métrica
- Solo el archivo del modelo final
- La versión del código, la versión de los datos, los parámetros, las métricas, el entorno y los artefactos de salida (Opción correcta)
- Una captura de pantalla del notebook
Respuesta
La versión del código, la versión de los datos, los parámetros, las métricas, el entorno y los artefactos de salida
Por qué
Para comparar ejecuciones y repetir una más tarde necesitas todo lo que influyó en ella: el commit del código, la foto de los datos, los hiperparámetros, las versiones de las librerías y la semilla aleatoria, además de los resultados y los archivos producidos.
Herramientas como MLflow guardan esto en una lista donde se puede buscar, de modo que "¿qué ejecución dio 0,91 y cómo?" tiene respuesta.
Una métrica suelta sin su contexto no se puede reproducir.
Recuerda
Registra código, datos, parámetros, métricas y artefactos.