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mlflow的安装与使用，可以直接：

pip install mlflow

1 mlflow Dockerfile

本来按照这个MLFlow教程（MLflow系列1：MLflow入门教程（Python）），找台机器跑起来没啥问题；
不过，看到项目的github有Dockerfile那必须上啊！
然后就被各类报错虐了一下午。。

首先，来看一下全环境的官方mlflow/Dockerfile：

FROM continuumio/miniconda

WORKDIR /app

ADD . /app

RUN pip install -r dev-requirements.txt && \
    pip install -r test-requirements.txt && \
    pip install -e . && \
    apt-get update && apt-get install -y gnupg && \
    apt-get install -y openjdk-8-jre-headless && \
    curl -sL https://deb.nodesource.com/setup_10.x | bash - && \
    apt-get update && apt-get install -y nodejs && \
    cd mlflow/server/js && \
    npm install && \
    npm run build

初始化是continuumio/miniconda，后续还是改成了continuumio/anaconda3，在安装两个requirements.txt会遇到各种time-out报错，没后续尝试。

然后，转而去看代码里面另外一份 ： mlflow/examples/docker/Dockerfile

FROM continuumio/miniconda:4.5.4

RUN pip install mlflow==0.8.1 \
    && pip install azure-storage==0.36.0 \
    && pip install numpy==1.14.3 \
    && pip install pandas==0.22.0 \
    && pip install scikit-learn==0.19.1 \
    && pip install cloudpickle

又是各种报错，索性，笔者心一横，就直接简单版本开局：

FROM continuumio/anaconda3

RUN pip install --pre mlflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

docker build -t <名称>:<编号> -f <名称> .

一般为：

docker build -t mlflow-docker-example:v1 -f Dockerfile .

除此之外，还有是有几个开源了蛮好的docker：

• Ycallaer/mlflowdocker，
  Docker container for mlflow 0.8 framework with azure backend.

2 训练模型

以这个案例为实验：mlflow/examples/sklearn_elasticnet_wine/

我们使用下边的train.py代码进行训练；

python train.py 0.5 0.5

通过MLflow tracking APIs来记录每次训练的信息，比如模型超参数和模型的评价指标。这个例子还将模型进行了序列化以便后续部署。

每次运行完训练脚本，MLflow都会将信息保存在目录mlruns中。

3 对比模型

mlflow ui [OPTIONS]

在mlruns目录的上级目录中运行下边的命令：mlflow ui

但是由于是docker 之中，就需要考虑mlflow的IP + 端口的用法了，需要使用：

mlflow ui -p 5000 -h 0.0.0.0

4 打包模型

打包模型，需要

• MLproject - 主配置文件
• conda.yaml - 辅配置文件，可以不要
• mlruns

MLproject
conda_env，代表部署环境
main代表一些参数点，和训练执行文件

这个文件，可以较快的设定训练参数

# sklearn_elasticnet_wine/MLproject

name: tutorial

conda_env: conda.yaml

entry_points:
  main:
    parameters:
      alpha: float
      l1_ratio: {type: float, default: 0.1}
    command: "python train.py {alpha} {l1_ratio}"

conda.yaml

系统环境所需的一些依赖，以及对应的版本。

# sklearn_elasticnet_wine/conda.yaml

name: tutorial
channels:
  - defaults
dependencies:
  - numpy=1.14.3
  - pandas=0.22.0
  - scikit-learn=0.19.1
  - pip:
    - mlflow

通过执行
mlflow run examples/sklearn_elasticnet_wine -P alpha=0.42可以运行这个项目，
MLflow会根据conda.yaml的配置在指定的conda环境中训练模型。
(PS,执行这个命名，需cd 在 MLproject的文件之中 )

当然，这里conda.yaml有个问题就是如果不指定channels会新建一个环境，新建的环境有可能啥依赖也没有，会报错：

譬如：

>>> mlflow.run(project_uri, parameters=params)2021/02/19 18:38:27 INFO mlflow.projects.utils: === Created directory /tmp/tmp67_irfg1 for downloading remote URIs passed to arguments of type 'path' ===
2021/02/19 18:38:27 INFO mlflow.projects.backend.local: === Running command 'source /opt/conda/bin/../etc/profile.d/conda.sh && conda activate mlflow-da39a3ee5e6b4b0d3255bfef95601890afd80709 1>&2 && python train.py 0.5 0.01' in run with ID 'fc28f62058144c778a8ca2ae49d0c7ab' ===
Traceback (most recent call last):
  File "/mnt/mlflow/mlflow/examples/sklearn_elasticnet_wine/train.py", line 9, in <module>
    import pandas as pd
ModuleNotFoundError: No module named 'pandas'
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/mlflow/projects/__init__.py", line 310, in run
    _wait_for(submitted_run_obj)
  File "/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/mlflow/projects/__init__.py", line 327, in _wait_for
    raise ExecutionException("Run (ID '%s') failed" % run_id)
mlflow.exceptions.ExecutionException: Run (ID 'fc28f62058144c778a8ca2ae49d0c7ab') failed

一种方式就是conda activate mlflow-xxxxxx，然后把该安装的都安装了

5 模型部署

训练完之后，就会出现在mlruns文件夹之中：

/Users/mlflow/mlflow-prototype/mlruns/0/7c1a0d5c42844dcdb8f5191146925174/artifacts/model

其中，

• MLmodel元数据文件是告诉MLflow如何加载模型。
• model.pkl文件是训练好的序列化的线性回归模型。

那么模型部署和tensorflow-server蛮相似，
需要替换成你自己的目录

mlflow models serve -m /Users/mlflow/mlflow-prototype/mlruns/0/7c1a0d5c42844dcdb8f5191146925174/artifacts/model -p 1234 -h 0.0.0.0

这里 docker之中，-p 和 -h的端口和IP的设置还是需要的，默认为1234

6 模型inference调用

模型部署完之后，调用方式：

curl调用：

curl -X POST -H "Content-Type:application/json; format=pandas-split" \
--data '{"columns":["alcohol", "chlorides", "citric acid", "density", "fixed acidity", "free sulfur dioxide", "pH", "residual sugar", "sulphates", "total sulfur dioxide", "volatile acidity"],"data":[[12.8, 0.029, 0.48, 0.98, 6.2, 29, 3.33, 1.2, 0.39, 75, 0.66]]}' \
http://10.0.0.0:5000/invocations

python调用：

import pandas as pd
from requests import post

api_url = "http://10.0.0.0:5000/invocations"
data = '{"columns":["alcohol", "chlorides", "citric acid", "density", "fixed acidity", "free sulfur dioxide", "pH", "residual sugar", "sulphates", "total sulfur dioxide", "volatile acidity"],"data":[[12.8, 0.029, 0.48, 0.98, 6.2, 29, 3.33, 1.2, 0.39, 75, 0.66]]}'
headers = {'Content-Type': 'application/json; format=pandas-split'}
r = post(api_url, data, headers=headers)
r.encoding = 'utf-8'
r.json()

模型返回的样例：

[6.379428821398614]