เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การโหลดโมเดลจาก Model Registry

ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะใช้ scikit-learn flavor เพื่อ deploy โมเดล "Insurance" ที่มีความเสถียรที่สุดจาก MLflow Model Registry จากนั้นใช้ข้อมูลทดสอบเพื่อรับการพยากรณ์จากโมเดล

โมเดลนี้ใช้ LogisticRegression เพื่อพยากรณ์ว่าการเคลมประกันภัยมาจากเพศชายหรือเพศหญิง โดยระบุค่าเป็น 1 หรือ 0 คุณจะโหลดโมเดลแล้วทำการพยากรณ์โดยใช้ชุดทดสอบที่ชื่อว่า X_test

โมดูล MLflow จะถูก import ให้แล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

MLflow เบื้องต้น

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • ใช้ scikit-learn flavor โหลดโมเดล "Insurance" เวอร์ชัน "Production" โดยใช้รูปแบบมาตรฐานสำหรับการดึงโมเดลจาก Registry เป็น model URI
  • ใช้โมเดลที่โหลดมาเพื่อรันการพยากรณ์บนข้อมูลทดสอบจาก train_test_split ที่ใช้ในระหว่างการเทรนโมเดล

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

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

# Run prediction on our test data
____.____(____)
แก้ไขและรันโค้ด