使用mlflow服务于在线学习模型
mlflow是一个开源的机器学习生命周期管理平台，用于追踪、管理和部署机器学习模型。它提供了一套简单易用的API和界面，帮助开发者组织、记录和分享机器学习实验的结果和模型。
mlflow的主要组件包括：
- Tracking：用于记录和查询机器学习实验的参数、代码版本、数据版本和输出结果。可以通过mlflow的API或命令行界面进行操作，方便团队协作和实验复现。
- Projects：用于组织和打包机器学习代码，使其可以在不同环境中运行。可以定义依赖项、环境变量和命令行参数，方便模型的部署和共享。
- Models：用于管理和部署机器学习模型。可以将训练好的模型保存为MLflow格式，方便后续部署和推理。支持多种部署方式，包括本地部署、云端部署和服务器部署。
- Registry：用于管理和跟踪机器学习模型的版本。可以注册不同版本的模型，并记录其元数据和训练参数。支持模型的版本控制和回滚。
mlflow的优势包括：
- 简单易用：mlflow提供了简洁的API和界面，使得机器学习实验的记录、管理和部署变得简单易用。
- 开放性：mlflow是一个开源项目，可以与各种机器学习框架和工具集成，如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等。
- 可扩展性：mlflow支持多种部署方式和环境，可以在本地、云端或服务器上部署和运行。
- 团队协作：mlflow提供了实验记录和模型版本管理的功能，方便团队成员之间的协作和知识共享。
mlflow的应用场景包括：
- 机器学习实验管理：mlflow可以帮助记录和管理机器学习实验的参数、代码和结果，方便实验的复现和比较。
- 模型追踪和部署：mlflow可以追踪和管理机器学习模型的版本和部署情况，方便模型的部署和更新。
- 模型监控和优化：mlflow可以帮助监控模型的性能和表现，并提供实验记录和模型版本管理的功能，方便模型的优化和迭代。
腾讯云提供了一系列与mlflow相关的产品和服务，包括：
- 云服务器（CVM）：提供了可靠、高性能的云服务器实例，用于部署和运行mlflow服务。
- 云数据库MySQL版（CDB）：提供了高可用、可扩展的云数据库服务，用于存储mlflow的实验数据和模型版本。
- 云对象存储（COS）：提供了安全、可靠的对象存储服务，用于存储和管理mlflow的实验数据和模型文件。
- 人工智能机器学习平台（AI Lab）：提供了一站式的机器学习开发和部署平台，集成了mlflow等机器学习工具，方便用户进行机器学习实验和模型部署。
更多关于腾讯云相关产品和服务的介绍，请访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/
相关·内容
3回答
我已经在VM中设置了mlflow服务，并且我能够使用mlflow service命令为模型服务。想知道我们是否可以在一个VM中托管多个模型？
我使用下面的命令在vm中使用mlflow为模型提供服务。
命令：
/mlflow models serve -m models:/$Model-Name/$Version --no-conda -p 443 -h 0.0.0.0
上面的命令创建一个服务模型，并在443端口上运行它。是否有可能像下面这样创建一个带有模型名称的端点？
当前网址：
预期网址：？
浏览 12提问于2022-01-07得票数 0
回答已采纳
在log_model调用中生成的runId需要在mlflow模型服务中访问
我正在尝试运行mlflow最小配置来部署定制模型。
采取的第一步:我使用log_model观察值保存模型:工件被适时地保存在mlrun中
第二步:我能够使用mlflow模型服务-m运行:观察:服务器在5000启动
采取的第三步:我能够运行curl调用来预测观察:预测返回
问:如何将在Step1中生成的runId传递给Step2，即如何执行log_model
请告知上述用例的推荐工作流程(是否需要使用跟踪/mlflow服务器)等。
mlflow.pyfunc.log_model(artifact_path="ar
浏览 1提问于2019-09-04得票数 0
当使用"pyfunc“后端()服务MLflow Python模型时，我如何设置自定义的gunicorn worker超时？为需要很长时间加载的大型模型提供服务时，默认的60秒超时可能不够。
浏览 11提问于2019-08-21得票数 2
我们的算法工程师正在使用pyspark和mlflow开发机器学习模型。他尝试使用mlflow.spark API保存模型&模型格式是原生spark MLlib格式。模型可以从Spark Scala代码加载吗？似乎mlflow在跨语言使用方面受到了很大的限制。
浏览 91提问于2020-06-19得票数 1
在决定如何服务于MLflow的模型时，请有人解释一下主要用例是什么吗？
使用命令行"mlflow模型服务于-m .“
部署具有相同模型的本地Docker容器
在线部署模型，例如在AWS上
我主要感兴趣的是选项A和B之间的差异，因为据我所知，两者都可以作为REST端点访问。我想，如果网络规则已经到位，那么这两个规则都可以在外部调用。
浏览 2提问于2021-06-13得票数 1
在训练机器学习模型时，MLflow可以用来跟踪(超)参数和度量。它将经过训练的模型存储为每个实验的工件。然后，这些模型可以作为直接部署。
它是否有可能这样做，反过来，也就是注册在SageMaker训练的模型到MLflow？
浏览 8提问于2022-02-23得票数 1
1回答
我正在尝试将MLFlow服务器与我在GCP上的Kubeflow集群集成。为此，我创建了一个MLFlow部署，并使用负载均衡器公开它。
机器学习代码作为pod部署在Kubeflow集群上。MLflow服务器IP:端口用于记录参数(例如，超参数)和工件(例如，模型)。
问题是，这些工件只记录在docker图像中(带有机器学习代码的pod)。另一方面，在提供MLflow服务器IP:PORT之后，参数日志可以很好地工作。
这是一个截图。
浏览 2提问于2019-11-04得票数 0
1回答
我试图使用mlflow将机器学习模型部署到databricks生产中。在此过程中，我已将模型注册为mlflow模型。在此之后，它创建了集群，但是它永远处于挂起状态。当我检查模型事件时，我发现了https代理的一个问题，我们有包含代理信息的全局init脚本。
参考文献：
因此，编辑集群并添加它们的唯一方法是，但是在这个过程中，我们得到了一个错误" error :无法编辑由ModelServing创建的集群“。
[Errno 101] Network is unreachable',)': /simple/mlflow/ WARNING: Retrying (Re
浏览 2提问于2022-05-10得票数 0
我想使用mlflow跟踪TensorFlow模型的开发。我如何记录每一个时代的损失？我编写了以下代码：
mlflow.set_tracking_uri(tracking_uri)
mlflow.set_experiment("/deep_learning")
with mlflow.start_run():
mlflow.log_param("batch_size", batch_size)
mlflow.log_param("learning_rate", learning_rate)
mlflow.log_param
浏览 23提问于2022-04-12得票数 1
回答已采纳
我正在尝试使用Azure DevOps和Azure Databricks创建一个MLOps管道。在Azure DevOps中，我正在向集群提交一个数据库作业，该集群训练一个机器学习模型，并将其保存到具有自定义风格的MLFlow模型注册表中(使用PyFunc自定义模型)。 现在，在任务完成后，我想导出这个MLFlow对象(带有所有依赖项- Conda依赖项，两个模型文件-一个.pkl和一个.h5，定义了load_context()和predict()函数的Python类，以便导出后可以导入它并调用predict，就像我们对MLFlow模型所做的那样)。 如何导出整个AKS并将其保存为Azure
浏览 25提问于2021-08-17得票数 1
回答已采纳
2回答
我试图用mlflow保存一个sklearn机器学习模型，它是一个包含我定义的自定义转换器的管道，并将它加载到另一个项目中。我的自定义转换器继承自BaseEstimator和TransformerMixin。
假设我有两个项目：
train_project:它在src.ml.transformers.py中有定制的变压器
use_project:它在src中有其他东西，或者根本没有src目录。
所以在我的train_project里：
mlflow.sklearn.log_model(preprocess_pipe, 'model/preprocess_pipe'
浏览 17提问于2020-03-04得票数 8
我丢失了我的pyfunc类的代码，我上传到了MlFlow。模型正在进行生产，但是通过MLFlow UI，我无法获得模型类的代码视图。对于一些R模型，我可以使用load_model获得代码类。调用此方法后，我将得到上传到MlFlow的类的整个代码视图。不幸的是，它在python中的工作方式不同。所有文件都在MLFlow的hdfs目录中。
import mlflow
logged_model = '"file:///var/mm/mlflow/artifacts/***/*******/artifacts/my_model_name'
# Load model as a
浏览 4提问于2022-08-15得票数 0
当我记录经过训练的模型时，我需要将mlflow中的"sklearn_version“从"0.22.1”更改为"1.0.0“，这是因为这个模型将与我在推理期间用于部署的sklearn版本不兼容。我可以通过在conda.yml文件中设置"conda_env“
mlflow.sklearn.log_model(conda_env= 'my_env')
这是requirements.txt的屏幕截图
但是，在MLmodel文件中，sklearn下的版本保持不变，这是导致问题的文件：
下面是我用来在蓝色机器学习笔记本中创建这个ml
浏览 7提问于2022-06-20得票数 0
下面是一个与在MLFlow中存储keras模型相关的简化代码段。
with mlflow.start_run() as run:
mlflow.keras.log_model(model,"lstm")
mlflow.log_params(model_parameters)
mlflow.log_metrics(model_metrics)
但是，假设每个模型都有一个对应的数据预处理函数，需要在预测之前应用于新的数据。
processed_data = custom_processing_function(new_data)
predictions =
浏览 0提问于2022-05-18得票数 0
回答已采纳
顶层：如何从保存在mlflow中的PyFuncModel中的xgboost模型中提取特性重要性？
详细信息：
我从刚刚离开的数据科学家那里学到了模型更新的责任。他们使用mlflow来调优超参数。我需要从他们建立的模型中了解特性的重要性。我使用shap的尝试失败了(下面的代码)。
我使用的是mlflow 1.9.1。我可以看到，mlflow.shap存在于当前版本中，但在我所使用的版本中似乎没有出现这种情况。
import mlflow
import shap
model = mlflow.pyfunc.load_model(model_load_details)
prin
浏览 2提问于2022-01-13得票数 0
我正在尝试创建一个包装函数，允许我的数据科学家在MLflow中记录他们的模型。
这就是函数的样子，
def log_model(self, params, metrics, model, run_name, artifact_path, artifacts=None):
with mlflow.start_run(run_name=run_name):
run_id = mlflow.active_run().info.run_id
mlflow.log_params(params)
mlflow.log_metrics(metrics
浏览 3提问于2022-09-06得票数 1
回答已采纳
我在本地机器上创建了一个keras模型，并将其保存为model.h5格式。现在，我如何将此模型加载到Azure databricks上的工作区中，并在databricks笔记本中导入并使用该模型？ 尝试下面的网址，但不成功，似乎只有当你使用mlFlow保存数据库笔记本中的模型并使用mlFlow将其加载回数据库中时，它才有用： https://www.mlflow.org/docs/latest/python_api/mlflow.keras.html 如果我在本地机器上创建了keras模型，如何继续导入？，请帮助。
浏览 20提问于2020-08-03得票数 0
1回答
我正在为一个ML项目开发一个版本跟踪系统，并希望使用MLflow来完成此工作。我的项目使用AWS Sagemaker的DeepAR进行预测。 我想做的很简单。我正在尝试用MLFlow记录Sagemaker估计器模型(Sagemaker DeepAR )。因为它的"mlflow.sagemaker“模块中没有"log_model”函数，所以我尝试使用"mlflow.pyfunc“模块来做日志。不幸的是，它并没有起作用。如何记录Sagemaker模型并获取MLFlow生成的cloudpickle和yaml文件？ 我现在的代码是： mlflow.pyfunc.log_mod
浏览 10提问于2020-04-23得票数 0
回答已采纳
目前，我正在尝试将当前部署为AzureML上的with服务的ML模型与PowerBI集成起来。
我看到它可以是，但是当它是时，该模型需要添加一个模式文件。没有这一点，就无法在PowerBI中查看该模型。
遇到的问题是，我使用MLflow记录ML模型的性能，然后使用MLflow的AzureML集成( mlflow.azureml.deploy() )将选定的模型部署到AzureML上作为use服务。不幸的是，在模型部署之前，它没有定义模式文件的选项，从而导致在PowerBI中没有可用的模型，因为它缺少所需的模式文件。
我的选择似乎是：
找到一个解决办法，可能使用工作的。
重写部署代码，并
浏览 4提问于2020-09-16得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在尝试通过azure部署一个模型，该模型是在一个非常简单的设置中使用mlflow推动的。
我使用这个片段跟踪
from azure.ai.ml import MLClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential
import mlflow
ml_client = MLClient.from_config(credential=DefaultAzureCredential())
azureml_mlflow_uri = ml_client.workspaces.get(ml_client.workspace_name).mlf
浏览 7提问于2022-10-07得票数 0
1回答
在训练一个模型之后，我尝试用mlflow.pytorch.log_model(model, artifact_path="model",pickle_module=pickle)记录它到mlflow，但是我得到了错误：
yaml.representer.RepresenterError: ('cannot represent an object', '1.11.0+cu102')
在此之前，我肯定会将模型发送到cpu，并使用next(model.parameters()).device确认其存在。如何获得mlflow来记录我的模型？
浏览 12提问于2022-06-09得票数 0
我有一个自定义的ML模型注册在蓝色毫升工作室。该模型是通过从天蓝色神甫那里训练的雪橇来建立的。型号：
我没有使用Mlflow作为培训脚本，而是使用了azure。模型的泡菜文件也存储在工件文件夹中。
如何将此模型加载到azure ML Studio中的蔚蓝笔记本上？
我跑的时候：
client = mlflow.tracking.MlflowClient()
for model in client.list_registered_models():
print(f"{model.name}")
将显示模型名称，但我不能使用mlflow..load_mode
浏览 14提问于2022-09-28得票数 1
我正在创建一个自定义对象，希望将其保存到MLFlow中，然后再检索。我不明白用mlflow.pyfunc.save_model()保存的对象和用mlflow.pyfunc.load_model()检索的对象之间的关系。
加载的模型是一个'PythonModelContext‘对象，而不是我原来的python类。当我试图在加载的版本中使用预测方法时，我会得到一个错误。
在这里，我初始化了MLflow并创建了类的虚拟示例
# load
import os
import tempfile
from pathlib import Path
import pandas as pd
import
浏览 9提问于2022-10-27得票数 2
回答已采纳
我想将一个MLflow镜像部署到一个包含机器学习模型的AWS Sagemaker端点。我执行了下面的代码，它是我在this blog post中找到的。 import mlflow.sagemaker as mfs
run_id = run_id # the model you want to deploy - this run_id was saved when we trained our model
region = "us-east-1" # region of your account
aws_id = "XXXXXXXXXXX" # from t
浏览 23提问于2021-01-28得票数 0
我刚刚开始使用MLFlow，我对它的功能很满意。然而，我找不到一种方法来记录来自scikit学习的GridSearchCV中的不同运行。 例如，我可以手动执行此操作 params = ['l1', 'l2']
for param in params:
with mlflow.start_run(experiment_id=1):
clf = LogisticRegression(penalty = param).fit(X_train, y_train)
y_predictions = clf.predict(X_tes
浏览 17提问于2020-04-02得票数 5
如果我用mlflow.xgboost.log_model(model, "model")将xgboost模型保存在mlflow中，然后用model = mlflow.xgboost.load_model("models:/model_uri")加载它，并希望用xgboost.plot_importance(model)绘制特性的重要性，那么问题是这些特性没有用名称显示(参见图)。如果我在不保存mlflow的情况下绘制该特性，则会显示原始功能名称。我必须用另一种方式存储模型吗？
浏览 1提问于2021-09-16得票数 3
我正在学习关于MLFlow和码头容器的知识。我创建了一个ubuntu容器，并将主机的端口5001映射到容器的5000。
docker run -it -p 5001:5000 -v D:\Docker\mlflow:/home --name mlflow ubuntu:18.04 bash
在容器中，我使用pip安装了mlflow。
pip install mlflow
当我运行mlflow UI时，它正在运行，但我无法从我的主机PC (localhost:5001)访问它。
我哪里都犯过错吗？
浏览 4提问于2022-06-28得票数 1
回答已采纳
我已经在我的MLflow跟踪服务器上注册了一个scikit学习模型，并且我正在用sklearn.load_model(model_uri)加载它。
现在，我想访问模型的签名，这样我就可以得到模型所需输入/特性的列表，这样我就可以从我的特性存储中按名称检索它们。我似乎无法在mlflow API或MLFlowClient API中找到任何允许我访问签名或输入/输出属性的实用程序或方法，即使我可以在UI中的每个模型版本下看到输入和输出的列表。
我知道我可以在模型的工件中找到输入示例和模型配置，但这需要我实际下载工件并在脚本中手动加载它们。我不需要避免这种情况，但我感到惊讶的是，我不能将签名作为字典返
浏览 9提问于2022-01-31得票数 4
回答已采纳
2回答
MLFlow火炬模型
、、、、
我有一个训练有素的Yolo模型，并且采用model.pt格式，我能够上传模型以创建一个mlflow中的工件。但是，当我查看yaml文件时，它列出了一些依赖项。我确信我装货的方式不对。
频道：
dependencies:python=3.6.13pippip：**- mlflow scikit-learn==0.24.2cloudpickle==1.6.0**名称: mlflow-env
任何人，请让我知道如何使用预先训练过的模型将其推送到mlflow以创建工件，然后将依赖项(Docker)容器化以推送到AWS ECR。
浏览 13提问于2021-09-16得票数 0
我正在尝试使用mlflow来保存模型，然后加载它以进行预测。 我使用了一个xgboost.XGBRegressor模型和它的sklearn函数.predict()和.predict_proba()来进行预测，但是事实证明mlflow并不支持实现sklearn API的模型，所以当稍后从mlflow加载模型时，mlflow返回一个xgboost.Booster的实例，并且它没有实现.predict()或.predict_proba()函数。 有没有办法将xgboost.Booster转换回实现sklearn API函数的xgboost.sklearn.XGBRegressor对象？
浏览 68提问于2020-09-20得票数 2
回答已采纳
我想在mlflow中添加更多的表。
由于mlflow为机器学习实验提供了便利，但我只想在项目级别添加这些实验，用户可以创建多个项目，在该项目中可以执行多个实验。
那么，他们有没有办法在mlflow中实现这个特性呢？
浏览 21提问于2020-02-04得票数 1
到目前为止，我在我的jupyterhub环境中使用mlflow进行模型跟踪，我觉得在mlflow中跟踪工件很容易，只需调用run：
with mlflow.start_run():
lr = ElasticNet(alpha=alpha, l1_ratio=l1_ratio, random_state=42)
lr.fit(train_x, train_y)
predicted_qualities = lr.predict(test_x)
(rmse, mae, r2) = eval_metrics(test_y, predicted_qualities)
浏览 0提问于2019-08-26得票数 1
我正在使用mlflow、REST编写一个库。我正在寻找用于记录不同的mlflow模型的mlflow REST。
在文档中，说api将在将来被删除，并且没有关于model_json请求体的描述。
如果我看到github，则缺少用于日志模型的 mlflow REST。
浏览 5提问于2022-03-30得票数 3
我一直在使用预简历https://github.com/nlpyang/PreSumm进行文本摘要。 但是，在src/train_abstractive.py中，模型学习者trainer不是torch.nn.Module。但是，输入AbsSummarizer是torch.nn.Module类的扩展。 我想使用mlflow.pytorch.log_model将模型保存为原生pytorch模型。但trainer不是torch.nn.Module。我该怎么做呢？
浏览 16提问于2020-06-09得票数 1
当我试图在WSL上使用MLFlow保存模型时，我遇到了这个问题。
PermissionError: Errno 13权限被拒绝：'/c‘
我的代码是
mlflow.set_tracking_uri(MLFLOW_TRACKING_URI)
mlflow.set_registry_uri(MLFLOW_REGISTRY_URI)
with mlflow.start_run() as run:
reg = linear_model.Lasso(alpha=0.1)
reg.fit([[0, 0], [1, 1]], [0, 1])
mlflow.skle
浏览 21提问于2022-10-25得票数 0
假设我在mlflow服务器工件中有一个ML模型。我想用气流达格来运行这个模型。同样，在气流中运行之后，度量日志应该在mlflow中可见。我怎样才能做到这一点？气流中有连接，我找不到mlflow的任何连接类型。
浏览 1提问于2021-03-29得票数 2
1回答
目前正致力于在Docker容器中部署我的MLflow模型。Docker容器为模型设置了所有必要的依赖项，因此对于MLflow来说，为模型创建/激活conda环境似乎是多余的。查看文档()，它说您可以使用--no-conda标志为模型提供服务，MLflow将假定您“在具有必要依赖项的Conda环境中运行”。当我们在任何有必要依赖的环境中运行时，这个解决方案对我们都是有效的，不一定是Conda环境。这是正确的吗？或者，当使用--no-conda标志运行时，我们是否真的需要让Conda环境处于活动状态？
例如，我可以创建一个virtualenv，并在virtualenv处于活动状态时，使用mlflo
浏览 3提问于2020-02-11得票数 3
我想知道在MLFlow autolog中是否有一个选项可以记录每一个k期的模型？当我使用mlflow.pytorch.autolog()时，日志记录的模型只是一个，我猜这将是最后一个时代之一。
或者在每次使用mlflow.log_model的k个时代之后，我应该手动完成它吗？
浏览 9提问于2022-03-29得票数 0
我对mlflow.set_tag()和mlflow.log_params()的用法感到困惑，因为它们都采用了键对和值对。目前，我使用mlflow.set_tag()为数据版本、代码版本等设置标记，使用mlflow.log_params()设置模型训练参数，如丢失、准确性、优化器等。
浏览 10提问于2022-06-02得票数 1
1回答
我尝试使用MLflow函数从远程load_model实例加载一个模型：
import mlflow
model = mlflow.pyfunc.load_model("http://remote_IP_address:5000/runs:/<run_id>/model")
我通过使用REST找到了run_id：
import requests
requests.get("http://remote_IP_address:5000/api/2.0/preview/mlflow/runs/search",params={"experiment
浏览 10提问于2022-04-08得票数 0
1回答
我是使用mlflow与sqlite后端。以下列方式启动服务器：
mlflow server --backend-store-uri sqlite:///mlruns_db/mlruns.db --default-artifact-root $PWD/mlruns --host 0.0.0.0 -p 5000
在代码中，我用这样的签名记录模型
...
signature = infer_signature(X, y)
mlflow.sklearn.log_model(model, model_name, signature=signature)
...
然后我会收到警告
2022/05/26
浏览 14提问于2022-05-28得票数 1
我被MLFlow模型注册表卡住了。有人知道如何使用对象"mlflow.tracking.client.MlflowClient“加载模型吗？ 我想在那之后做一个预测。我确信我在某个地方错了，因为我以前已经这样做过。我在网上的文档里找不到它。
浏览 33提问于2020-12-29得票数 0
回答已采纳
我正在尝试使用mlflow将我的模型工件存储到s3。在API服务中，我们使用MLFLOW_S3_ENDPOINT_URL作为s3桶。在mlflow服务中，我们将其作为环境变量传递。但是，mlflow容器服务程序在以下例外情况下会失败：
mflow_server | botocore.exceptions.HTTPClientError: An HTTP Client raised an unhandled exception: Not supported URL scheme s3
docker-编写如下文件：
version: "3.3"
services:
prisi
浏览 10提问于2021-12-31得票数 1
回答已采纳
在我的windows机器上安装了mlflow
pip install mlflow
其次是其他依赖的图书馆熊猫，矮胖，滑雪板
从给定链接中运行关于葡萄酒质量模型的教程
我得到了下面的错误。
import mlflow.sklearn
ModuleNotFoundError: No module named 'mlflow.sklearn'; 'mlflow' is not a package
我认为这可能是防火墙问题，所以我尝试了我的个人系统，但仍然是相同的错误。
我在这里搞错什么了？还是我在这里面临的一些与图书馆有关的问题？
浏览 30提问于2022-10-07得票数 -1
回答已采纳
1回答
有人能对MLflow的实际部署经验进行总结吗？我们有一些ML模型(例如LightGBM、tensorflow v2等)。并希望避免像SageMaker这样的框架(由于客户的需求)。因此，我们正在研究各种托管ML模型以进行推理的方法。延迟是对我们非常重要的一个关键性能指标。MLflow对我们来说是个不错的选择。
如果MLflow的用户能够分享他们的经验，我们将不胜感激。
浏览 0提问于2020-11-24得票数 8
回答已采纳
2回答
我正在尝试将模型保存到MLFlow，但是由于我有一个自定义预测管道来检索数据，所以我需要将额外的元数据保存到模型中。
我尝试使用我的自定义签名类，它正确地完成了工作，并在MLModel文件(YAML格式)中使用额外的元数据保存模型。但是，当希望从MLFlow注册表加载模型时，签名是不容易获得的。
mlflow.sklearn.log_model(model, "model", signature = signature)
我还尝试在log_model函数中保存一个额外的字典，但它将其保存在conda.yaml文件中：
mlflow.sklearn.log_model(model
浏览 0提问于2021-11-30得票数 3
回答已采纳
我想获得包含创建注册MLflow模型的运行的实验的名称。如果我只知道模型的名称和版本，那么如何使用MLflow来完成这个任务呢？
浏览 8提问于2022-07-26得票数 1
回答已采纳
1回答
我刚开始了解MLFlow的用法，但需要帮助，我正试图了解如何再次尝试拟合和预测我的模型。我可以通过以下方式调用我的模型：
PLS_model = mlflow.pyfunc.load_model("runs:/FFFFF!@#!@#@!#!/logged_model", suppress_warnings = True)
并获取：
mlflow.pyfunc.loaded_model:
artifact_path: logged_model
flavor: mlflow.sklearn
run_id: FFFFF!@#!@#@!#!
但是当我尝试像这样调用任何方法时
浏览 8提问于2020-07-30得票数 1
MLFlow Tracking非常适合监控实验，但我想知道在MLFlow或其他开源平台上是否有可以集成的解决方案来监控数据和模型漂移。 来自Databricks的post展示了如何使用Delta Lake实现这一点，然而，由于您可以使用MLFlow部署和服务模型，因此在我看来，监控模型做出的预测将很容易，就像我们监控实验运行的方式一样。
浏览 31提问于2021-01-28得票数 2
回答已采纳
1回答
在蔚蓝环境中用mlflow训练毫升模型。
import mlflow
from mlflow import MlflowClient
from azureml.core import Experiment, Workspace
experiment_name = 'housing-lin-mlflow'
experiment = Experiment(ws, experiment_name)
runs = mlflow.search_runs(experiment_ids=[ experiment.id ])
在从search_runs获取获取此错误的过程中：
RestE
浏览 3提问于2022-08-26得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
