Cách theo dõi huấn luyện mô hình ML: Kết hợp LightGBM và neptune.ai
Mục lục
- Giới thiệu về Neptune AI
- Cài đặt các phụ thuộc
- Khởi tạo Neptune Run
- Theo dõi các chỉ số với Neptune Callbacks
- Chuẩn bị dữ liệu và định nghĩa tham số
- Huấn luyện mô hình
- Theo dõi metadata trong quá trình huấn luyện
- Tổng hợp các logger
- Xem tổng kết mô hình trong Neptune
- Sử dụng các tính năng Dashboard trong Neptune
- Kết luận
Note: Chúng ta sẽ đi vào từng bước chi tiết trong quá trình sử dụng Neptune AI để tích hợp với Light GBM và theo dõi mô hình huấn luyện. Điều này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về cách làm việc và đánh giá mô hình trong Neptune.
Giới thiệu về Neptune AI
Trước khi đi vào phần chi tiết, hãy hiểu về Neptune AI. Neptune là một công cụ giám sát huấn luyện mô hình phân tích dữ liệu. Nó cho phép bạn theo dõi và kiểm soát các tham số, hiệu suất và các chỉ số khác của mô hình của bạn trong quá trình huấn luyện.
Cài đặt các phụ thuộc
Trước tiên, bạn cần cài đặt các phụ thuộc cần thiết cho việc tích hợp Neptune. Cài đặt các thư viện và gói phụ thuộc sẽ giúp bạn sử dụng Neptune một cách dễ dàng và hiệu quả.
# Hướng dẫn cài đặt các phụ thuộc
Khởi tạo Neptune Run
Sau khi đã cài đặt các phụ thuộc, bước tiếp theo là khởi tạo Neptune Run. Điều này cho phép bạn kết nối mô hình huấn luyện của mình với Neptune để theo dõi và ghi lại các thông tin liên quan.
# Khởi tạo Neptune Run
Theo dõi các chỉ số với Neptune Callbacks
Chúng ta có thể sử dụng Neptune Callbacks để theo dõi các chỉ số quan trọng như độ lỗi và độ lỗi log-multiclass trong quá trình huấn luyện. Callbacks này có thể được tương tác với Light GBM thông qua các phương thức như train()
, cross_val_score()
và fit()
.
# Sử dụng Neptune Callbacks
Chuẩn bị dữ liệu và định nghĩa tham số
Tiếp theo, chúng ta cần chuẩn bị dữ liệu huấn luyện và định nghĩa các tham số cho mô hình của chúng ta. Dữ liệu huấn luyện cần được xử lý và chuẩn hóa tùy theo mục đích của mô hình.
# Chuẩn bị dữ liệu và định nghĩa tham số
Huấn luyện mô hình
Bây giờ, chúng ta đã sẵn sàng để huấn luyện mô hình. Chỉ cần sử dụng phương thức train()
của Light GBM và truyền vào các tham số và dữ liệu đã được chuẩn bị từ các bước trước.
# Huấn luyện mô hình
Theo dõi metadata trong quá trình huấn luyện
Trong quá trình huấn luyện, Neptune sẽ tự động ghi lại các thông tin quan trọng như số lượng đặc trưng, số lượng hàng, tham số, và các đánh giá về mô hình. Bạn có thể theo dõi và khám phá các metadata này trên giao diện của Neptune.
# Theo dõi metadata trong quá trình huấn luyện
Tổng hợp các logger
Neptune cung cấp tính năng để tạo một tổng hợp của các logger được sử dụng trong quá trình huấn luyện. Bằng cách sử dụng phương pháp create_booster_summary()
, bạn có thể tạo ra một báo cáo tổng hợp về mô hình.
# Tổng hợp các logger
Xem tổng kết mô hình trong Neptune
Sau khi đã tạo tổng hợp mô hình, bạn có thể xem lại mô hình đã được huấn luyện và chi tiết của nó trong Neptune. Neptune cung cấp một loạt các giao diện và biểu đồ để bạn khám phá mô hình của mình.
# Xem tổng kết mô hình trong Neptune
Sử dụng các tính năng Dashboard trong Neptune
Neptune cung cấp các tính năng Dashboard để bạn có thể tùy chỉnh và hiển thị các biểu đồ và thông tin quan trọng khác về mô hình của mình. Bạn có thể thêm và tùy chỉnh các dashboard theo ý muốn của mình.
# Sử dụng các tính năng Dashboard trong Neptune
Kết luận
Trên đây là tổng quan về việc sử dụng Neptune AI để tích hợp với Light GBM và theo dõi mô hình huấn luyện. Neptune cung cấp một công cụ mạnh mẽ để bạn có thể kiểm soát và đánh giá hiệu suất của mô hình của mình trong quá trình huấn luyện.