1.9 KiB
运行说明
1. 启动mlflow
- mlflow server --host 10.0.0.202 --port 5000
2. 运行 main.py
3. 测试接口
GET http://10.0.0.202:8992/health
3.1 获取数据预处理方法列表
GET http://10.0.0.202:8992/data/preprocessing/methods
3.2 获取预处理方法详情
GET http://10.0.0.202:8992/data/preprocessing/method/{method_name}
3.3 获取特征工程方法列表
GET http://10.0.0.202:8992/data/feature/methods
3.4 获取特征工程方法详情
GET http://10.0.0.202:8992/data/feature/method/{method_name}
3.5 处理数据集
POST http://10.0.0.202:8992/data/process
传递参数 { "input_path": "dataset/dataset_raw/breast_cancer.csv", "output_dir": "dataset/dataset_processed", "process_methods": [ { "method_name": "IsolationForest", "params": { "contamination": 0.1, "random_state": 42 } } ], "feature_methods": [
],
"split_params": {
"test_size": 0.1,
"val_size": 0.2
}
}
3.6 获取可用数据集列表
GET http://10.0.0.202:8992/data/datasets
3.7 获取可用模型列表
GET http://10.0.0.202:8992/model/available
3.8 获取模型详情
GET http://10.0.0.202:8992/model/available/{model_name}
3.9 获取评价指标列表
GET http://10.0.0.202:8992/model/metrics
3.10 模型训练
POST
3.11 获取实验列表
GET http://10.0.0.202:8992/model/experiments
3.12 获取具体实验内容
GET http://10.0.0.202://8992/model/experiment/{experiment_name}
3.13 删除模型指定实验模型
DELETE
3.14 模型预测
POST
3.15 查看系统资源使用情况
GET http://10.0.0.202:8992/system/resources
3.16 查看训练历史
GET http://10.0.0.202:8992/system/history