对于Python MLflow 模型,一个附加选项是使用mlflow.pyfunc.load_model()将模型加载为泛型 Python 函数。 可使用以下代码片段来加载模型并为数据点评分。 Python model = mlflow.pyfunc.load_model(model_path) model.predict(model_input) 或者,可将模型导出为 Apache Spark UDF 以用于在 Spark 群集上进行评分,或...
model.fit(X_train, y_train) # 直接保存到自定义路径 mlflow.sklearn.save_model(model, path="random_forest_classifier") print(f"Model has been saved to random_forest_classifier") # 加载模型 loaded_model = mlflow.sklearn.load_model("random_forest_classifier") # 测试加载的模型 predictions = ...
model = mlflow.xgboost.load_model(model_local_path) MLflow 还允许通过一条指令中同时执行这两项操作:下载和加载模型。 MLflow 将模型下载到临时文件夹,并从中加载它。 方法load_model使用 URI 格式来指示必须从何处检索模型。 加载运行中的模型时,URI 结构如下: ...
importtorchimportmlflow.pytorch# 从 MLflow 加载模型model=mlflow.pytorch.load_model("models")# 如果有gpu的话device=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")model.to(device)# 使用模型进行推理withtorch.no_grad():inputs=torch.randn(1,1,28,28).to(device)outputs=model(inputs)...
1 model = mlflow.sklearn.load_model("runs://model") 2 predictions = model.predict(X_test) MLflow模型注册表 MLflow模型注册表是管理模型的中心存储库。 (1)注册模型 为了注册一个模型,你需要先记录它,然后才能注册: Python: 复制 1 result = mlflow.register_model("runs://model", "MyModel") ...
4 model.fit(X_train, y_train) 5 6 mlflow.sklearn.log_model(model, "model") 7 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. (2)加载模型 以下是是加载已经保存模型的方法: Python: 复制 1 model = mlflow.sklearn.load_model("runs://model") 2 predictions = model.predict(X_test) ...
load model,用来做prediction serve model update model,比如说更新model的描述,命名,以及当前的状态(staging, production, archived) listing and searching mlflow models,通过他们的api可以搜索自己想要找到的models delete model 总结 看完READme,又稍微使用了下MLflow,觉得这个平台的功能还是相当的齐全,包含了机器学习...
data = load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.3, random_state=42) # 初始化并训练模型 model = RandomForestClassifier(n_estimators=100) model.fit(X_train, y_train) ...
recall_score, f1_score# Load the Iris dataset X, y = datasets.load_iris(return_X_y=True)# Split the data into training and test sets X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Define the model hyperparameters...
1 model = mlflow.sklearn.load_model("runs：//model")2 predictions = model.predict(X_test)1.2.4. MLflow模型注册表 MLflow模型注册表是管理模型的中心存储库。(1) 注册模型 为了注册一个模型，你需要先记录它，然后才能注册：Python：复制 1 result = mlflow.register_model("runs：//model", "My...