モデルの例Model Examples

このトピックでは、モデルを使用して推論を行い、モデルを Azure ML にデプロイする例について説明します。This topic provides examples of using a model for inference and deploying models to Azure ML.

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
  • PySpark UDF としてモデルをエクスポートするExport the model as a PySpark UDF
  • 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

ノートブックを入手Get 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

MLflow scikit-learn-Azure notebook でのモデルのデプロイについて学習するMLflow scikit-learn model deployment on Azure notebook

ノートブックを入手Get notebook