註冊新模型
MLflow Model Registry 也能在訓練執行期間直接註冊模型。這很實用，因為可以在同一個函式中同時完成記錄與註冊。
在這個練習中，你會使用 scikit-learn 風味在模型記錄到 MLflow Tracking 時，於訓練執行期間將模型註冊到 Model Registry。接著，你會搜尋 Model Registry，確認模型已完成註冊。
此模型會與先前以 "Insurance" 訓練資料訓練並已註冊的模型並列。模型已經訓練好並指定給變數 lr。在搜尋 Model Registry 時，MLflowClient() 的實例已指定為 client，而過濾字串也已建立為 insurance_filter_string。
本練習屬於課程
MLflow 入門
練習說明
- 使用 scikit-learn 風味將
lr模型註冊到"Insurance"。 - 使用
client搜尋 Model Registry，確認模型已成功註冊。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Log the model using scikit-learn flavor
____.____.____(____, "model", ____="____")
insurance_filter_string = "name = 'Insurance'"
# Search for Insurance models
print(____.____(____=____))