之前我们的模型已经通过mlflow.pytorch.log_model存起来,所以我们可以使用mlflow.pytorch.load_model函数加载之前保存的 PyTorch 模型。该函数接受三个参数: model_uri:模型的 URI,可以是本地文件路径或远程服务器地址。 map_location:可选参数,指定模型应该加载到哪个设备上。 model:可选参数,指定模型的类型。如果未指...
记录现有文件夹中的所有项目mlflow.log_artifacts("path/to/folder")文件夹结构将复制到运行中(但不包括指示的根文件夹)。 提示 在通过log_artifact或log_model来记录大型文件时,可能会在完成文件上传之前遇到超时错误。 考虑通过调整环境变量AZUREML_ARTIFACTS_DEFAULT_TIMEOUT来增加超时值。 它的默认值为 300(秒)...
记录现有文件夹中的所有项目mlflow.log_artifacts("path/to/folder")文件夹结构将复制到运行中(但不包括指示的根文件夹)。 提示 在通过log_artifact或log_model来记录大型文件时,可能会在完成文件上传之前遇到超时错误。 考虑通过调整环境变量AZUREML_ARTIFACTS_DEFAULT_TIMEOUT来增加超时值。 它的默认值为 300(秒)...
作为“MLflow.<flavor>.log_model()”的参数方式 使用“MLflow.register_model()”方法或 使用“create_registered_model()”客户端API。 在以下示例中,使用“MLflow.<flavor>.log_model()”方法注册模型: 复制 withMLflow.start_run():model=DecisionTreeModel(max_depth=max_depth)model.load_data()model.train...
mlflow.log_metric('Accuracy', acc) mlflow.log_artifact(tree_plot_path, artifact_path='plots') 使用with语句,记录的所有内容都将与同一次运行相关,并且一旦退出子句,就结束MLflow。 MLflow有一组内置的模型风格,这正是我们在这里通过mlflow.sklearn.log_model注销scikit-learn模型所使用的风格。在部署这些模型时...
记录一个模型需要一个路径，标准的是将它存储在模型的工件文件夹下。命令如下：mlflow.pyfunc.log_model...
当使用mlflow.sklearn.log_model时，您使用的是以运行为中心的实验注册表，因此只能描述和标记实验和运行...
mlflow.log_artifact(tree_plot_path,artifact_path='plots') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 使用with语句,我们记录的所有内容都将与同一次运行相关,并且一旦退出子句,就结束MLflow。 MLflow有一组内置的模型风格,这正是我们在这里通过mlflow.sklearn.log_model注销scikit-learn模...
clf.fit(iris_train, iris.target)# Infer the signature from the training dataset and model's predictionssignature = infer_signature(iris_train, clf.predict(iris_train))# Log the scikit-learn model with the custom signaturemlflow.sklearn.log_model(clf,"iris_rf", signature=signature) ...
= tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(1, input_shape=(1,)) ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='sgd', loss='mse') # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, epochs=10) # 注册模型 mlflow.tensorflow.log_model(tf_saved_model_dir, "my_model") # 运行训练函数 train_model()...