PyFuncModel classmlflow.pyfunc.PyFuncModel(model_meta:mlflow.models.model.Model,model_impl:Any) 包装模型实现和元数据。这个类并不打算直接构造。相反,该类的实例是由load_model()构造并返回的。 model_impl可以是任何实现Pyfunc接口的Python对象,通过调用模型的loader_module返回。 model_meta包含从MLmodel文件...
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...
MLflow 保证可以使用类型为pandas.DataFrame、numpy.ndarray或dict[string, numpyndarray]的参数调用此函数,具体取决于模型签名。 MLflow 会将类型转换为模型预期的输入类型。 使用mlflow.pyfunc.load_model()加载回模型以运行推理。 为Azure 机器学习配置 MLflow ...
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error db = load_diabetes() X = db.data y = db.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) # With autolog() enabled, all model parameters, a model score, and the fitte...
我不明白用mlflow.pyfunc.save_model()保存的对象和用mlflow.pyfunc.load_model()检索的对象之间的关系。加载的模型是一个'PythonModelContext‘对象,而不是我原来的python类。当我试图在加载的版本中使用预测方法时,我会得到一个错误。在这里,我初始化了MLflow并创建了类的虚拟示例impo 浏览9提问于2022-10-27得...
pyfunc.load_model(f"runs:/{run_id}/model") # Create a DataFrame for the test data df_test = pd.DataFrame(X_test[:1], columns=iris.feature_names) # Use the loaded model to predict on the test data loaded_model.predict(df_test) /databricks/python/lib/python3.10/site-pack...
model = mlflow.pyfunc.load_model(f"runs:/{run_id}/model") Then I get this error: ModuleNotFoundError: No module named 'my_module.base_class' On the other hand, if I use the class anywhere inside the PythonModel object, it looks like it works: ...
Regist Model 上一部每次执行,结果都会保存到一个 run 中,每个 run 有一个唯一的 id,通过这个 id,可以对指定的 model 进行注册 importmlflow mlflow.set_tracking_uri("") mlflow.set_experiment("") logged_model ='runs:/run_id/model'# Load model as a PyFuncModel.loaded_model = mlflow.pyfunc.loa...
从PythonModelContext返回的“mlflow.pyfunc.load_model”对象--如何检索保存的原始模型 、 我正在创建一个自定义对象,希望将其保存到MLFlow中,然后再检索。我不明白用mlflow.pyfunc.save_model()保存的对象和用mlflow.pyfunc.load_model()检索的对象之间的关系。pdfrommlflow.tracking import MlflowClientfrommlflow....
确保为你的模型类型使用正确的log_model方法。例如,使用mlflow.sklearn.log_model记录Scikit-learn模型。如果MLflow不支持你的模型类型,可以使用mlflow.pyfunc.log_model记录自定义PyFunc模型。 需要设置的4个关键参数: model:要记录的模型对象。 artifact_path:保存模型工件的相对路径。