새 모델 등록하기
MLflow Model Registry는 학습 실행(run) 중에도 모델을 등록할 수 있어요. 이렇게 하면 하나의 함수에서 모델 로깅과 등록을 함께 처리할 수 있어 편리합니다.
이 연습 문제에서는 scikit-learn flavor를 사용해, 모델을 MLflow Tracking에 로그하는 학습 실행 중에 Model Registry에도 함께 등록해 볼 거예요. 그런 다음 Model Registry를 검색해 모델이 제대로 등록되었는지 확인합니다.
이 모델은 "Insurance" 학습 데이터로 학습된 기존 등록 모델들과 함께 등록됩니다. 모델은 이미 학습되어 lr 변수에 저장되어 있어요. Model Registry를 검색할 때는 MLflowClient()의 인스턴스가 client로 준비되어 있고, 필터 문자열은 이미 insurance_filter_string으로 만들어져 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
MLflow 소개
연습 안내
- scikit-learn flavor로
lr모델을"Insurance"에 등록하세요. client를 사용해 Model Registry를 검색하고 모델이 등록되었는지 확인하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Log the model using scikit-learn flavor
____.____.____(____, "model", ____="____")
insurance_filter_string = "name = 'Insurance'"
# Search for Insurance models
print(____.____(____=____))