在 Azure 机器学习中注册 MLflow 模型

了解如何在 Azure 机器学习中记录和注册 MLflow 模型。

学习目标

在本模块中，你将了解如何：

• 使用 MLflow 记录模型。
• 了解 MLmodel 格式。
• 在 Azure 机器学习中注册 MLflow 模型。

介绍

训练后，需要部署机器学习模型，以便将模型与应用程序集成。 在 Azure 机器学习中，将模型注册到 MLflow时，可以轻松地将模型部署到批处理或联机终结点。

假设你是一位数据科学家，为一家公司工作，该公司为医疗保健从业者创建一个应用程序，以帮助诊断患者的糖尿病。 从业者输入患者的医疗信息，并期望应用程序做出回应，表明患者是否可能患有糖尿病。

你期望定期重新训练预测糖尿病的模型。 每当具有更多训练数据时，你都希望重新训练模型以生成性能更好的模型。 每次重新训练模型时，都要更新部署到终结点并与应用程序集成的模型。 这样做后，只要使用应用程序，就会向从业者提供最新版本的模型。

你将了解如何在 Azure 机器学习中向 MLflow 注册模型，以便为部署准备模型。

使用 MLflow 记录模型

若要训练机器学习模型，可以选择使用最适合需求的开放源代码框架