शुरू करेंमुफ़्त में शुरू करें

नए मॉडल रजिस्टर करना

MLflow Model Registry किसी training रन के दौरान भी मॉडल रजिस्टर कर सकती है। यह उपयोगी है क्योंकि इससे एक ही फंक्शन में मॉडल को लॉग और रजिस्टर करना संभव हो जाता है.

इस अभ्यास में, आप scikit-learn फ्लेवर का उपयोग करके एक training रन के दौरान Model Registry में मॉडल रजिस्टर करेंगे, जब मॉडल MLflow Tracking पर लॉग किया जा रहा होगा। इसके बाद आप Model Registry में खोज करेंगे ताकि सुनिश्चित हो सके कि मॉडल रजिस्टर हो गया है.

यह मॉडल "Insurance" training डेटा पर प्रशिक्षित मौजूदा registered models के साथ ही रजिस्टर होगा। मॉडल पहले से प्रशिक्षित है और वैरिएबल lr में रखा गया है। Model Registry में खोजते समय, MLflowClient() का एक इंस्टेंस client में सेट है और फ़िल्टर स्ट्रिंग पहले से insurance_filter_string के रूप में बनाई गई है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

MLflow परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • scikit-learn फ्लेवर का उपयोग करके lr मॉडल को "Insurance" में रजिस्टर करें.
  • यह सुनिश्चित करने के लिए client से Model Registry में खोज करें कि मॉडल रजिस्टर हो गया है.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

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

# Search for Insurance models
print(____.____(____=____))
कोड संपादित करें और चलाएँ