เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การลงทะเบียนโมเดลใหม่

MLflow Model Registry สามารถลงทะเบียนโมเดลได้ระหว่าง training run ซึ่งเป็นประโยชน์เพราะช่วยให้บันทึกและลงทะเบียนโมเดลได้ในฟังก์ชันเดียวกัน

ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะใช้ scikit-learn flavor เพื่อลงทะเบียนโมเดลไปยัง Model Registry ระหว่าง training run ขณะที่โมเดลถูกบันทึกไปยัง MLflow Tracking จากนั้นจะค้นหาใน Model Registry เพื่อยืนยันว่าโมเดลถูกลงทะเบียนเรียบร้อยแล้ว

โมเดลนี้จะถูกลงทะเบียนควบคู่กับโมเดลที่มีอยู่แล้ว ซึ่งฝึกด้วยข้อมูลการฝึก "Insurance" โดยโมเดลได้รับการฝึกมาแล้วและกำหนดไว้ในตัวแปร lr สำหรับการค้นหาใน Model Registry นั้น ได้สร้าง instance ของ MLflowClient() ไว้ในตัวแปร client และสร้าง filter string ไว้แล้วในชื่อ insurance_filter_string

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

MLflow เบื้องต้น

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • ลงทะเบียนโมเดล lr ไปยัง "Insurance" โดยใช้ scikit-learn flavor
  • ค้นหาใน Model Registry ด้วย client เพื่อยืนยันว่าโมเดลได้รับการลงทะเบียนแล้ว

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

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

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