嚐試的第一件事就是登錄批次。如果你分別記錄每個參數和指標,你做1 API調用/參數和1 /指標。相反,你應該使用批處理日誌記錄api;如使用“log_params”而不是“log_param”https://mlflow.org/docs/latest/python_api/mlflow.html mlflow.log_params
如果你登錄10每模型參數和指標,這將減少API調用你的10倍。
如果這種優化仍不足,那麼我建議做2件事:
1)短期解決方案:您可以保存數據你希望日誌表和日誌以後它在後續過程。
2)中/長期:我建議你使用磚賬戶團隊想出一個解決方案,能滿足您的需求。一般來說,最好的選擇就是重組模型如何被滿足或記錄在日誌做更有效率的批處理。但是不同的情況下可能有不同的最佳解決方案,所以使用您的帳戶的團隊可能是最好的選擇。
