Question#46(DP-100)

Question#46(DP-100)
Azure Machine Learning ワークスペースを作成しました。 Python SDK v2 を使用して、ワークスペース内の Jupyter ノートブックから実験を実装する必要があります。この実験では数値メトリックのリストをログする必要があります。 数値メトリックのリストをログするメソッドを実装する必要があります。 どのメソッドを使用すべきですか?

正解:B

mlflow.log_batch() は複数のメトリック、パラメーター、タグを一度にまとめてログするメソッドです。数値メトリックのリストを効率的に記録できます。 選択肢には mlflow.log.batch() と記載されていますが、正しい構文は mlflow.log_batch() です。数値メトリックのリストをバッチで記録するのに最適なメソッドです。 mlflow.log_metric() は単一の数値メトリックを記録するものであり、リストには対応していません(1 件ずつ呼び出す必要があります)。 mlflow.log_image() は画像のログに使用します。mlflow.log_artifact() はファイルをアーティファクトとして保存するものです。

コメント

コメント

コメントする

目次