Share via

Обновление управления моделями до пакета SDK версии 2

  • Статья

В этой статье приведено сравнение сценариев в пакетах SDK версии 1 и SDK версии 2.

Создание модели

  • Пакет SDK версии 1

    import urllib.request
from azureml.core.model import Model

# Register model
model = Model.register(ws, model_name="local-file-example", model_path="mlflow-model/model.pkl")

  • Пакет SDK версии 2

    from azure.ai.ml.entities import Model
from azure.ai.ml.constants import AssetTypes

file_model = Model(
    path="mlflow-model/model.pkl",
    type=AssetTypes.CUSTOM_MODEL,
    name="local-file-example",
    description="Model created from local file."
)
ml_client.models.create_or_update(file_model)

Использование модели в эксперименте или задании

  • Пакет SDK версии 1

    model = run.register_model(model_name='run-model-example',
                           model_path='outputs/model/')
print(model.name, model.id, model.version, sep='\t')

  • Пакет SDK версии 2

    from azure.ai.ml.entities import Model
from azure.ai.ml.constants import AssetTypes

run_model = Model(
    path="azureml://jobs/$RUN_ID/outputs/artifacts/paths/model/",
    name="run-model-example",
    description="Model created from run.",
    type=AssetTypes.CUSTOM_MODEL
)

ml_client.models.create_or_update(run_model)

Дополнительные сведения о моделях см. в статье Работа с моделями в Машинном обучении Azure.

Сопоставление основных функциональных возможностей в пакетах SDK версии 1 и SDK версии 2

Функциональные возможности пакета SDK версии 1 Грубое сопоставление в пакете SDK версии 2
Model.register ml_client.models.create_or_update
run.register_model ml_client.models.create_or_update
Model.deploy ml_client.begin_create_or_update(blue_deployment)

Дальнейшие действия

Дополнительные сведения см. в документации здесь: