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Registro de novos modelos

O MLflow Model Registry também pode registrar modelos durante uma execução de treinamento. Isso é útil porque permite que você faça o logging e registre um modelo na mesma função.

Neste exercício, você usará a variante do scikit-learn para registrar um modelo no Model Registry durante uma execução de treinamento quando o modelo for registrado no MLflow Tracking. Em seguida, você pesquisará o Model Registry para garantir que o modelo foi registrado.

Esse modelo será registrado juntamente com os modelos registrados existentes que foram treinados nos dados de treinamento do site "Insurance". O modelo já foi treinado e definido para a variável lr. Ao pesquisar o Registro de modelos, uma instância de MLflowClient() foi definida como client e a cadeia de filtros já foi criada como insurance_filter_string.

Este exercício faz parte do curso

Introdução ao fluxo ML

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Instruções de exercício

  • Registre o modelo lr em "Insurance" usando a variante do scikit-learn.
  • Pesquise o Model Registry com client para garantir que o modelo foi registrado.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.

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

# Search for Insurance models
print(____.____(____=____))
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