Freigeben über


Beispiel für Modellrückschlüsse

Modellrückschluss

Dieses Notebook verwendet ein ElasticNet-Modell, das mit dem Diabetes-Dataset trainiert wurde, das in Nachverfolgen des scikit-learn-Modelltrainings mit MLflow beschrieben wurde. In diesem Notebook wird Folgendes beschrieben:

  • Auswählen eines Modells zur Bereitstellung über die Benutzeroberfläche des MLflow-Experiments
  • Laden des trainierten Modells als scikit-learn-Modell
  • Erstellen von Pyspark-UDFs aus dem Modell
  • Anwenden von UDFs zum Hinzufügen einer Vorhersagespalte zu einem DataFrame

Notebook zum MLflow-Rückschließen

Notebook abrufen

Bereitstellung eines scikit-learn-Modells in Azure ML

Dieses Notebook verwendet ein ElasticNet-Modell, das mit dem Diabetes-Dataset trainiert wurde, das in Nachverfolgen des scikit-learn-Modelltrainings mit MLflow beschrieben wurde. In diesem Notebook wird Folgendes beschrieben:

  • Auswählen eines Modells zur Bereitstellung über die Benutzeroberfläche des MLflow-Experiments
  • Bereitstellen des Modells in Azure ml mithilfe der MLflow-API
  • Abfragen des bereitgestellten Models
  • Wiederholen der Bereitstellung und des Abfrageprozesses für ein anderes Modell
  • Löschen der Bereitstellung mithilfe der MLflow-API

Notebook zur scikit-learn-Modellbereitstellung mit MLflow in einem Azure-Notebook

Notebook abrufen