モデルの推定の例Model inference example
モデルの推定 Model inference
この notebook は、「scikit-learn のトレーニング」で説明されている糖尿病データセットでトレーニングされた ElasticNet モデルを使用 し、scikit-learn-学習形式で保存します。This notebook uses an ElasticNet model trained on the diabetes dataset described in Train a scikit-learn model and save in scikit-learn format. このノートブックは、次の方法を示しています。This notebook shows how to:
- MLflow 実験 UI を使用してデプロイするモデルを選択しますSelect a model to deploy using the MLflow experiment UI
- トレーニング済みのモデルを scikit-learn モデルとして読み込むLoad the trained model as a scikit-learn model
- モデルから PySpark UDF を作成するCreate a PySpark UDF from the model
- UDF を適用して予測列をデータフレームに追加するApply the UDF to add a prediction column to a DataFrame
MLflow 推論 notebookMLflow inference notebook
scikit-learn-Azure ML でのモデルのデプロイについて学習する scikit-learn model deployment on Azure ML
この notebook は、「scikit-learn のトレーニング」で説明されている糖尿病データセットでトレーニングされた ElasticNet モデル を使用し、scikit-learn-学習形式で保存します。This notebook uses ElasticNet models trained on the diabetes dataset described in Train a scikit-learn model and save in scikit-learn format. Notebook には、次の方法が示されています。The notebook shows how to:
- MLflow 実験 UI を使用してデプロイするモデルを選択しますSelect a model to deploy using the MLflow experiment UI
- MLflow API を使用して Azure ML にモデルをデプロイするDeploy the model to Azure ML using the MLflow API
- 配置されたモデルのクエリQuery the deployed model
- 別のモデルの配置とクエリのプロセスを繰り返すRepeat the deployment and query process for another model
- MLflow API を使用してデプロイを削除するDelete the deployment using the MLflow API