MLTrace 使用教程

1. 项目介绍

MLTrace 是一个轻量级的开源 Python 工具，旨在为机器学习（ML）管道提供“即插即用”的可观察性。它通过以下功能帮助团队更好地管理和调试 ML 管道：

• 数据和 ML 测试接口：定义管道组件的数据和 ML 测试。
• 粗粒度血统和追踪：记录数据和管道组件的版本。
• 数据库：存储组件运行的信息。
• UI 和 CLI：展示管道步骤的追踪，标记输出以供审查，并识别调试时首先需要调查的管道步骤。

MLTrace 特别适用于敏捷或跨学科团队协作开发机器学习或复杂数据管道。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

确保你已经安装了 Docker。如果没有安装，请先安装 Docker。

2.2 数据库和服务器设置

1. 克隆项目：

   git clone https://github.com/loglabs/mltrace.git
   cd mltrace
   

2. 创建数据库凭证： 编辑 postgresenv 文件，设置你自己的数据库参数。

3. 构建和启动 Docker 容器：

   docker-compose build
   docker-compose up -d
   

4. 关闭容器：

   docker-compose down
   

2.3 运行管道

1. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   pip install -e .
   

2. 设置数据库 URI：

   export DB_SERVER=<SERVER'S IP ADDRESS>
   

   其中 <SERVER'S IP ADDRESS> 是服务器的 IP 地址，如果是本地运行，可以使用 localhost。

3. 运行示例脚本：

   python examples/industry_ml.py
   

2.4 启动 UI

1. 检查 Postgres 凭证： 确保 flaskenv 中的凭证与 postgresenv 中的凭证匹配。

2. 启动 UI：

   cd mltrace/server/ui
   yarn install
   yarn start
   

   UI 将在 localhost:3000 上运行。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 研发团队协作

MLTrace 可以帮助团队共享实验成果，查看同事的工作进展，以便协同开发。通过记录和可视化实验历史，团队成员可以轻松回溯和比较不同实验配置的效果。

3.2 实验比较与优化

MLTrace 支持快速比较不同实验配置的效果，帮助团队找出最佳模型。通过自动化的元数据收集，团队可以更专注于模型的优化，而不是琐碎的追踪工作。

3.3 问题排查

通过完整的实验记录，MLTrace 可以帮助团队追溯问题出现的原因，优化模型。标记输出以供审查，并识别调试时首先需要调查的管道步骤。

3.4 审计和合规

MLTrace 为监管需求提供详细的模型训练日志和元数据记录，确保项目的透明度和合规性。

4. 典型生态项目

4.1 TensorFlow

MLTrace 可以与 TensorFlow 集成，记录和追踪 TensorFlow 模型的训练过程。通过版本控制和 Docker 支持，确保实验的可复现性。

4.2 PyTorch

与 PyTorch 集成，MLTrace 可以帮助团队记录和可视化 PyTorch 模型的训练过程，确保实验的可重复性和透明度。

4.3 MLflow

MLflow 是一个用于管理机器学习生命周期的开源平台。MLTrace 可以与 MLflow 集成，提供更全面的实验管理和追踪功能。

通过这些生态项目的集成，MLTrace 可以更好地支持团队在复杂机器学习项目中的协作和管理。