zerebom
commented
10 months ago MLflow2PROV: Enhancing Provenance in Machine Learning Workflows
https://github.com/mariusschlegel/mlflow2prov
概要
- MLflow2PROVは、MLflowのような機械学習実験管理システム（ML EMSs）に見られる実績管理能力の限界を解決を目指したツールを紹介している論文
- GitとMLflowからの活動と成果物をキャプチャするW3C-PROV準拠の実績モデルを導入している
問題提起
- 典型的なML EMSsは機械学習成果物を管理する構造化された方法を提供してるが、包括的な実績追跡が多くの場合に欠けている。なぜなら
- EMSsはプロジェクトの中盤から導入されることが多く、実装初期の遍歴までは負えない
- 実験でトラッキングしているハイパラやモデルの以外のこと(ex. コードベースの開発やその著者など)はデータとして持っていない
解決策
- W3C-PROV標準というプロヴェナンス（出典または由来）のための一連の仕様に準拠したモデルをレンダリングする
- これには、GitおよびMLflowの出力を用いる。ファイルリビジョン、コミット履歴、および機械学習ラン（メトリクス、パラメータ、タグなど）といったデータを利用
- CLIツールとして利用可能。svgなどでモデルを出力する。情報を抽出、読み込み、保存、結合、変換、および表示するコマンドを備えたコマンドラインインターフェースを提供している
Output例
図が細かいので一部だけ切り取っている。
感想
- MLFlowのような実験トラッキングツールとGitのdiffやlogを組み合わせて実験のトレーサビリティを上げるというアプローチは面白そう
- Function Callingを使って、ファジーに重要なデータを抽出 → W3C-PROVに入力するとかすると、より重要なエンティティだけグラフに含めることができるかも
- readme見ると、動かすのが難しそう...
nogawanogawa
Hayashi-Yudai
Why
Machine Learning 輪講は最新の技術や論文を追うことで、エンジニアが「技術で解決できること」のレベルをあげていくことを目的にした会です。
prev.https://github.com/wantedly/machine-learning-round-table/issues/208
What
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