Implementare model
Puteți implementa manual un model cu spațiul de lucru Azure Machine Learning. Pentru a implementa automat un model, puteți utiliza Azure Machine Learning CLI (v2) și Acțiuni GitHub. Pentru a implementa automat un model cu Acțiuni GitHub, va trebui să:
- Împachetarea și înregistrarea modelului.
- Creați un punct final și implementați modelul.
- Testați modelul implementat.
Împachetarea și înregistrarea modelului
Ori de câte ori doriți să implementați un model cu spațiul de lucru Azure Machine Learning, va trebui să salvați rezultatul modelului și să înregistrați modelul în spațiul de lucru. Atunci când înregistrați modelul, specificați dacă aveți un model MLflow sau particularizat.
Atunci când creați și înregistrați un model cu MLflow, puteți utiliza nicio implementare de cod.
Sfat
Aflați mai multe despre cum să implementați modele MLflow.
Pentru a înregistra modelul cu MLflow, activați scrierea automată în scriptul de instruire utilizând mlflow.autolog().
Atunci când înregistrați un model în timpul instruirii modelului, modelul este stocat în rezultatul activității. Alternativ, puteți stoca modelul într-un depozit de date Azure Machine Learning.
Pentru a înregistra modelul, puteți indica spre rezultatul unei lucrări sau spre o locație dintr-o depozit de date Azure Machine Learning.
Crearea unui punct final și implementarea modelului
Pentru a implementa modelul la un punct final, creați mai întâi un punct final, apoi implementați modelul. Un punct final este un punct final HTTPS la care aplicația web poate trimite date și de la care poate obține o predicție. Doriți ca punctul final să rămână la fel, chiar și după ce implementați un model actualizat la același punct final. Atunci când punctul final rămâne același, aplicația web nu va trebui actualizată de fiecare dată când modelul este recalificat.
Sfat
Aflați mai multe despre cum să implementați un model cu AZURE Machine Learning CLI (v2).
Testați modelul
În sfârșit, se recomandă să testați modelul implementat înainte de a integra punctul final cu aplicația web. Sau înainte de a efectua conversia întregului trafic al unui punct final la modelul actualizat. Puteți testa manual un punct final online sau puteți automatiza testarea punctului final cu Acțiuni GitHub.
Notă
Puteți adăuga o activitate de test la același flux de lucru ca activitatea de implementare a modelului. Cu toate acestea, implementarea modelului poate dura un timp până la finalizare. Prin urmare, trebuie să vă asigurați că testarea are loc doar atunci când implementarea modelului este finalizată cu succes.