ПочатиПочніть безкоштовно

Завантаження моделей з Model Registry

У цій вправі ви скористаєтеся «смаком» scikit-learn, щоб розгорнути найстабільнішу модель "Insurance" з MLflow Model Registry, а потім використаєте тестові дані, щоб отримати прогноз від моделі.

Модель застосовує LogisticRegression, щоб передбачити, чи належить страховий випадок до чоловіків або жінок; мітки 1 та 0 відповідають цим класам. Ви завантажите модель, а потім зробите прогнози, використовуючи тестовий набір X_test.

Модуль MLflow буде імпортовано.

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до MLflow

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • За допомогою «смаку» scikit-learn завантажте версію "Production" моделі "Insurance", використавши прийняту конвенцію для отримання моделей з Registry як URI моделі.
  • Використовуючи завантажену модель, запустіть прогнозування на тестових даних з train_test_split, які використовували під час навчання моделі.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

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

# Run prediction on our test data
____.____(____)
Редагувати та запускати код