獲取名稱為 mlflow 實驗的運行 ID？

Question

我目前在 mlflow 中創建了一個實驗，並在實驗中創建了多個運行。

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import mlflow

experiment_name="experiment-1"
mlflow.set_experiment(experiment_name)

no_of_trees=[100,200,300]
depths=[2,3,4]
for trees in no_of_trees:
    for depth in depths:
        with mlflow.start_run() as run:
            model=RandomForestRegressor(n_estimators=trees, criterion='mse',max_depth=depth)
            model.fit(x_train, y_train)
            predictions=model.predict(x_cv)
            mlflow.log_metric('rmse',mean_squared_error(y_cv, predictions))

創建運行后，我想為這個實驗獲得最好的 run_id。 現在，我可以通過查看 mlflow 的 UI 獲得最佳運行效果，但我們如何才能正確運行該程序？

Answer 1

我們可以從實驗名稱中獲取實驗 ID，我們可以使用 python API 來獲得最佳運行。

experiment_name = "experiment-1"
current_experiment=dict(mlflow.get_experiment_by_name(experiment_name))
experiment_id=current_experiment['experiment_id']

通過使用實驗 ID，我們可以獲得所有運行，我們可以根據如下指標對它們進行排序。 在下面的代碼中，rmse 是我的指標名稱（因此根據指標名稱，您可能會有所不同）

df = mlflow.search_runs([experiment_id], order_by=["metrics.rmse DESC"])
best_run_id = df.loc[0,'run_id']

Answer 2

使用filter_string按名稱或其他屬性直接搜索：

mlflow.search_runs(filter_string="run_name='CV_M1_A1_regional'")['run_id'] #539aa3507ba54ebf86e64c7c9766fcee