ПочатиПочніть безкоштовно

Реєстрація нових моделей

MLflow Model Registry також може реєструвати моделі під час навчального запуску. Це зручно, адже дає змогу логувати й реєструвати модель однією й тією самою функцією.

У цій вправі ви використаєте смак scikit-learn, щоб зареєструвати модель у Model Registry під час навчального запуску, коли модель логують до MLflow Tracking. Потім ви виконаєте пошук у Model Registry, щоб переконатися, що модель зареєстровано.

Цю модель буде зареєстровано разом із наявними зареєстрованими моделями, натренованими на тренувальних даних "Insurance". Модель уже натреновано й збережено у змінній lr. Для пошуку в Model Registry екземпляр MLflowClient() уже збережено в client, а рядок фільтра заздалегідь створено як insurance_filter_string.

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до MLflow

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Зареєструйте модель lr у "Insurance", використавши смак scikit-learn.
  • Виконайте пошук у Model Registry за допомогою client, щоб переконатися, що модель зареєстровано.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

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

# Search for Insurance models
print(____.____(____=____))
Редагувати та запускати код