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Registrar nuevos modelos

El Registro de Modelos MLflow también puede registrar modelos durante una ejecución de entrenamiento. Esto es útil porque permite registrar y dar de alta un modelo en la misma función.

En este ejercicio, utilizarás el sabor scikit-learn para registrar un modelo en el Registro de Modelos durante una ejecución de entrenamiento, cuando el modelo se registra en el Seguimiento MLflow. A continuación, buscarás en el Registro de Modelos para asegurarte de que el modelo ha sido registrado.

Este modelo se registrará junto a los modelos registrados existentes que se entrenaron con los datos de entrenamiento de "Insurance". El modelo ya ha sido entrenado y ajustado a la variable lr. Al buscar en el Registro de Modelos, una instancia de MLflowClient() se ha establecido como client y la cadena de filtro ya se ha creado como insurance_filter_string.

Este ejercicio forma parte del curso

Introducción a MLflow

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Instrucciones de ejercicio

  • Registra el modelo lr en "Insurance" utilizando el sabor scikit-learn.
  • Busca en el Registro de Modelos con client para asegurarte de que el modelo fue registrado.

Ejercicio interactivo práctico

Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.

# Log the model using scikit-learn flavor
____.____.____(____, "model", ____="____")
insurance_filter_string = "name = 'Insurance'"

# Search for Insurance models
print(____.____(____=____))
Editar y ejecutar código