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Evaluation

MLFlow

실행

  • docker run --name mlflow_postgres -e POSTGRES_USER=postgres -e POSTGRES_PASSWORD=postgres -e POSTGRES_DB=mlflow_db -p 5430:5432 -d postgres
  • mlflow server --backend-store-uri postgresql://postgres:postgres@localhost:5430/mlflow_db --default-artifact-root ./mlruns --host 0.0.0.0 --port 5000
    • backed-store-uri: MLflow가 메타데이터를 저장하는 데이터베이스의 URI를 지정합니다. 예를 들어, PostgreSQL 데이터베이스를 사용할 경우 postgresql://<username>:<password>@<hostname>:<port>/<database_name> 형식으로 지정합니다.
    • default-artifact-root: MLflow가 모델 아티팩트를 저장할 기본 경로를 지정합니다. 예를 들어, 로컬 파일 시스템을 사용할 경우 ./mlruns와 같이 지정할 수 있습니다.

평가 실행하기

CLI 명령어

SQL 생성 모델을 평가하기 위해 다음과 같은 CLI 명령어를 사용할 수 있습니다:

lang2sql evaluate /path/to/dataset.json --user-database-env clickhouse

결과 예시

MLFlow