Actualización de la administración de modelos al SDK v2

  • Artículo

En este artículo se comparan los escenarios de SDK v1 con los de SDK v2.

Crear modelo

  • SDK v1

    import urllib.request
from azureml.core.model import Model

# Register model
model = Model.register(ws, model_name="local-file-example", model_path="mlflow-model/model.pkl")

  • SDK v2

    from azure.ai.ml.entities import Model
from azure.ai.ml.constants import AssetTypes

file_model = Model(
    path="mlflow-model/model.pkl",
    type=AssetTypes.CUSTOM_MODEL,
    name="local-file-example",
    description="Model created from local file."
)
ml_client.models.create_or_update(file_model)

Uso del modelo en un experimento o trabajo

  • SDK v1

    model = run.register_model(model_name='run-model-example',
                           model_path='outputs/model/')
print(model.name, model.id, model.version, sep='\t')

  • SDK v2

    from azure.ai.ml.entities import Model
from azure.ai.ml.constants import AssetTypes

run_model = Model(
    path="azureml://jobs/$RUN_ID/outputs/artifacts/paths/model/",
    name="run-model-example",
    description="Model created from run.",
    type=AssetTypes.CUSTOM_MODEL
)

ml_client.models.create_or_update(run_model)

Para obtener más información sobre modelos, consulte Trabajar con modelos en Azure Machine Learning.

Asignación de la funcionalidad clave en SDK v1 y SDK v2

Funcionalidad en SDK v1 Asignación aproximada en SDK v2
Model.register ml_client.models.create_or_update
run.register_model ml_client.models.create_or_update
Model.deploy ml_client.begin_create_or_update(blue_deployment)

Pasos siguientes

Para más información, consulte la documentación aquí: