ml_dash 怎么用

ML-Dash是一个强大的开源工具，它结合了机器学习模型训练、监控和部署的功能，旨在简化数据科学项目的生命周期管理。使用ML-Dash，你可以按照以下步骤操作：

1. **安装**：首先，你需要从GitHub克隆ML-Dash仓库并将其添加到Python项目中。如果你使用pip，可以运行`pip install ml_dash`。

2. **配置**：初始化ml_dash应用，需要提供数据库连接信息以及设置默认的模型目录和训练配置文件路径。

from ml_dash import MLDash

app = MLDash()
app.init_app(db_url='your_database_url', models_dir='models_folder')

3. **模型训练**：在`ml_dash`中，你可以添加训练任务，比如通过`app.add_training_task`方法。每个任务通常会关联一个训练函数和一些配置参数。

def train_model(config):
    # ... 你的训练代码 ...
    
app.add_training_task('my_model', train_model, config={'hyperparameters': {'learning_rate': 0.1}})

4. **监控**：训练完成后，可以在应用内查看模型性能指标，并监控实时更新。对于部署的模型，也可以展示预测结果和实时更新的模型状态。

5. **部署**：如果需要，可以将训练好的模型部署到生产环境，例如通过API接口或者集成到其他系统。

6. **访问应用**：最后，启动应用程序，通常是通过命令行运行`app.run_server(debug=True)`，然后在浏览器中打开指定的URL访问ML-Dash界面。