모델 관리를 SDK v2로 업그레이드

  • 아티클

이 문서에서는 SDK v1과 SDK v2의 시나리오를 비교합니다.

모델 만들기

  • 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)

실험/작업에서 모델 사용

  • 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)

모델에 대한 자세한 내용은 Azure Machine Learning에서 모델 작업을 참조하세요.

SDK v1 및 SDK v2의 주요 기능 매핑

SDK v1의 기능 SDK v2의 대략적인 매핑
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)

다음 단계

자세한 내용은 다음 설명서를 참조하세요.