Что положить в запись эксперимента, чтобы повторить обучение через полгода
Команда ведёт эксперименты в MLflow. Через полгода вам нужно будет объяснить аудиту, откуда взялась продовая версия модели, и при необходимости повторить её обучение и получить ту же самую модель.
Какой набор записанной информации решает эту задачу?
- Гиперпараметры, метрики на валидации и сам артефакт модели — этого набора достаточно, чтобы повторить обучение
- Артефакт модели, имя автора и дата запуска: по дате всегда можно восстановить, в каком состоянии была витрина
- Метрики, графики ROC- и PR-кривых и текстовое описание идеи эксперимента в комментарии к запуску
- Коммит кода обучения, гиперпараметры, описание обучающей выборки (период, фильтры, снапшот витрины), метрики и артефакт