如何在MLFlow中设置实验级别的标签

MLFlow实验标签设置方法 #

你可以通过两种方式为MLFlow实验设置标签：

• 创建实验时直接传入标签参数
  创建实验时通过tags参数传入键值对形式的标签集合，示例代码：

  import mlflow
  
  # 预定义实验标签
  exp_tags = {
      "project": "用户画像建模",
      "team": "算法组",
      "env": "test"
  }
  
  # 创建实验时绑定标签
  experiment_id = mlflow.create_experiment(
      name="用户性别预测实验",
      tags=exp_tags
  )
  

• 为已存在的实验设置/更新标签
  使用专门的实验标签设置方法mlflow.set_experiment_tag()操作即可，和运行标签的mlflow.set_tag是独立的方法：

  import mlflow
  
  # 先指定目标实验，也可以通过实验ID指定
  mlflow.set_experiment("用户性别预测实验")
  
  # 单个设置实验标签
  mlflow.set_experiment_tag("model_type", "deepfm")
  mlflow.set_experiment_tag("exp_priority", "P0")
  

补充说明：如果需要批量操作多个实验的标签，可以调用mlflow.MlflowClient实例的set_experiment_tag方法，传入对应实验ID、标签键、标签值即可；重复设置相同键的标签会直接覆盖原有值。
注：set_experiment_tag方法在MLFlow 1.10及以上版本支持，低版本环境可以先升级MLFlow依赖包使用

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nestor