model 模块

包含用于在 Azure 机器学习中管理机器学习模型的功能。

Model通过类,可以完成以下主要任务:

  • 将模型注册到工作区
  • 分析模型以了解部署要求
  • 打包模型以用于 Docker
  • 将模型作为 Web 服务部署到推理终结点

有关如何使用模型的详细信息,请参阅 Azure 机器学习的工作原理:体系结构和概念

InferenceConfig

表示用于部署的自定义环境的配置设置。

推理配置是部署相关作的 Model 输入参数:

初始化配置对象。

Model

表示机器学习训练的结果。

模型是 Azure 机器学习训练Run或 Azure 外部的一些其他模型训练过程的结果。 无论模型是如何生成的,它都可以在工作区中注册,其中它由名称和版本表示。 使用 Model 类,可以打包模型以用于 Docker,并将其部署为可用于推理请求的实时终结点。

有关演示如何创建、管理和使用模型的端到端教程,请参阅 使用 AZURE 机器学习通过 MNIST 数据和 scikit-learn 训练图像分类模型

模型构造函数。

模型构造函数用于检索与提供的工作区关联的 Model 对象的云表示形式。 必须提供名称或 ID。

ModelPackage

表示将一个或多个模型及其依赖项打包到 Docker 映像或 Dockerfile 中。

ModelPackage 对象从 package Model 类的方法返回。 包 generate_dockerfile 方法的参数确定是创建 Docker 映像还是 Dockerfile。

使用模型和依赖项初始化创建的包。