शुरू करेंमुफ़्त में शुरू करें

Model Registry से मॉडल लोड करना

इस अभ्यास में, आप scikit-learn फ़्लेवर का उपयोग करके MLflow Model Registry से सबसे स्थिर "Insurance" मॉडल को डिप्लॉय करेंगे और फिर टेस्ट डेटा से मॉडल से एक प्रेडिक्शन लेंगे.

यह मॉडल LogisticRegression का उपयोग करता है ताकि यह भविष्यवाणी कर सके कि कोई इंश्योरेंस क्लेम पुरुष का है या महिला का, जिसे 1 या 0 के रूप में लेबल किया गया है। आप मॉडल लोड करेंगे और फिर X_test नामक टेस्ट सेट का उपयोग करके प्रेडिक्शन बनाएँगे.

MLflow मॉड्यूल इम्पोर्ट किया जाएगा.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

MLflow परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • scikit-learn फ़्लेवर के साथ, Registry से मॉडल फ़ेच करने के लिए उपयोग होने वाले कन्वेंशन के अनुसार model URI देकर "Insurance" मॉडल का "Production" वर्ज़न लोड करें.
  • लोड किए गए मॉडल का उपयोग करते हुए, मॉडल के ट्रेनिंग के समय train_test_split से मिले टेस्ट डेटा पर प्रेडिक्शन चलाएँ.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Load the Production stage of Insurance model using scikit-learn flavor
model = ____.____.____("____")

# Run prediction on our test data
____.____(____)
कोड संपादित करें और चलाएँ