Cách theo dõi Huấn luyện Mô hình ML: Tích hợp XGBoost + Neptune.ai

Bảng mục lục

1. Giới thiệu
2. Cài đặt các phụ thuộc
3. Cấu hình Neptune
4. Chuẩn bị dữ liệu
5. Định nghĩa các tham số
6. Huấn luyện mô hình
7. Đăng ký dữ liệu với Neptune
8. Kiểm tra và khám phá dữ liệu
9. Tạo bảng điều khiển tùy chỉnh
10. Dừng ghi nhật ký dữ liệu

Giới thiệu

Trong bài viết này, tôi sẽ hướng dẫn bạn cách tích hợp Neptune X-ray Boost vào dự án và cung cấp một cách để ghi nhật ký và khám phá dữ liệu trong Neptune UI.

1. Cài đặt các phụ thuộc

Trước khi bắt đầu, chúng ta cần cài đặt một số phụ thuộc để có thể sử dụng Neptune và Neptune X-ray Boost. Chúng ta có thể cài đặt các phụ thuộc này bằng cách chạy lệnh sau:

pip install neptune-client neptune-contrib[xgboost]

Thêm vào đó, chúng ta cũng cần import các thư viện sau:

import neptune
from neptunecontrib.api import log_table
import xgboost as xgb

2. Cấu hình Neptune

Để bắt đầu sử dụng Neptune, chúng ta cần tạo một neptune.run bằng cách truyền tên dự án và mã API vào phương thức neptune.init. Sau đó, chúng ta cần lấy liên kết từ neptune.run và truy cập vào nó để cấu hình các thông số khác.

neptune.init(project='project_name', api_token='api_token')
run = neptune.create_run()

3. Chuẩn bị dữ liệu

Tiếp theo, chúng ta cần chuẩn bị dữ liệu cho việc huấn luyện mô hình. Điều này bao gồm việc tải xuống dữ liệu từ nguồn tài nguyên ngoại tại data_url và tiến hành xử lý dữ liệu.

data_url = 'https://example.com/data.csv'
data = pd.read_csv(data_url)

# Tiền xử lý dữ liệu
preprocessed_data = preprocess(data)

4. Định nghĩa các tham số

Sau khi chuẩn bị dữ liệu, chúng ta cần định nghĩa các tham số cho mô hình. Điều này gồm các thông số như max_depth, learning_rate, và num_boost_round.

params = {'max_depth': 5, 'learning_rate': 0.1, 'num_boost_round': 100}

5. Huấn luyện mô hình

Tiếp theo, chúng ta sẽ huấn luyện mô hình sử dụng thư viện XGBoost và ghi nhật ký dữ liệu về mô hình vào Neptune. Để làm điều này, chúng ta sẽ sử dụng callback neptune_xgb.create_callback(run).

dtrain = xgb.DMatrix(preprocessed_data, label=labels)
bst = xgb.train(params, dtrain, callbacks=[neptune_xgb.create_callback(run)])

6. Đăng ký dữ liệu với Neptune

Sau khi mô hình đã được huấn luyện, chúng ta có thể đăng ký dữ liệu và các siêu tham số vào Neptune. Điều này giúp chúng ta có thể khám phá và khôi phục lại dự án sau này.

neptune.log_metric('accuracy', accuracy_score(y_true, y_pred))
neptune.log_text('features', ', '.join(preprocessed_data.columns))
log_table('parameters', params)

Ưu điểm:

• Cho phép ghi nhật ký dữ liệu và khám phá ngay trong quá trình huấn luyện mô hình.
• Đơn giản, dễ sử dụng và tích hợp vào các dự án sử dụng XGBoost.

Nhược điểm:

• Yêu cầu cài đặt các phụ thuộc Neptune và Neptune X-ray Boost.

FAQ

Q: Tôi có thể sử dụng Neptune với các thư viện machine learning khác không? A: Có, Neptune hỗ trợ tích hợp với nhiều thư viện machine learning phổ biến như scikit-learn, PyTorch và Tensorflow.

Q: Neptune có sẵn cho các ngôn ngữ lập trình khác không? A: Hiện tại, Neptune chỉ hỗ trợ Python.