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。
类
| 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 使用模型和依赖项初始化创建的包。 |