Référence pour
ultralytics/utils/callbacks/mlflow.py
Note
Ce fichier est disponible à l'adresse https://github.com/ultralytics/ ultralytics/blob/main/ ultralytics/utils/callbacks/mlflow .py. Si tu repères un problème, aide à le corriger en contribuant à une Pull Request 🛠️. Merci 🙏 !
ultralytics.utils.callbacks.mlflow.on_pretrain_routine_end(trainer)
Enregistre les paramètres de formation dans MLflow à la fin de la routine de préformation.
Cette fonction configure la journalisation MLflow en fonction des variables d'environnement et des arguments du formateur. Elle définit l'URI de suivi, le nom de l'expérience et le nom de l'exécution, puis démarre l'exécution MLflow si elle n'est pas déjà active. Enfin, elle enregistre les paramètres du formateur.
Paramètres :
|Nom
|Type
|Description
|Défaut


trainer


BaseTrainer


L'objet de formation avec les arguments et les paramètres à enregistrer.
|requis
Global
mlflow : Le module mlflow importé à utiliser pour la journalisation.
Variables d'environnement
MLFLOW_TRACKING_URI : L'URI pour le suivi de MLflow. S'il n'est pas défini, la valeur par défaut est 'runs/mlflow'. MLFLOW_EXPERIMENT_NAME : Le nom de l'expérience MLflow. S'il n'est pas défini, la valeur par défaut est trainer.args.project. MLFLOW_RUN : Le nom de l'exécution MLflow. S'il n'est pas défini, la valeur par défaut est trainer.args.name. MLFLOW_KEEP_RUN_ACTIVE : Booléen indiquant si l'exécution MLflow doit rester active après la fin de la formation.
Code source dans
ultralytics/utils/callbacks/mlflow.py
ultralytics.utils.callbacks.mlflow.on_train_epoch_end(trainer)
Enregistre les mesures d'entraînement à la fin de chaque épisode d'entraînement dans MLflow.
Code source dans
ultralytics/utils/callbacks/mlflow.py
ultralytics.utils.callbacks.mlflow.on_fit_epoch_end(trainer)
Enregistre les mesures d'entraînement à la fin de chaque épisode d'ajustement dans MLflow.
ultralytics.utils.callbacks.mlflow.on_train_end(trainer)
Enregistre les artefacts du modèle à la fin de la formation.