Ja trenuję model ML maszynowej szkolenia Azure i mam nadzieję, że nie będę wdrażać ją w punkcie końcowym. Zamiast tego, mam nadzieję, że pobierz model i uruchomić go na swoim komputerze, aby przewidzieć wynik.
Wgrałem te pliki z systemu Azure, jak pokazano poniżej. Więc co muszę zrobić, aby pobrać model i zrobić prognozę? Czy potrzebne są do stosowania wszystkie te 3 pliki lub wymaga tylko plik .pkl?
Możemy dostosować docelowe lokalne komputery do wdrażania naszych modeli utworzonych w maszynowni nauce Azure.
W twoim przypadku musimy użyć obrazu docker, ponieważ zapewnia on izolowany, контейнеризированный doświadczenie.
Poniżej przedstawiono kroki wdrażania, jako lokalnej sieci web za pomocą Docker:
Model obiekt, który reprezentuje model.Environment obiekt, który zawiera zależności i określający izolowanym, w którym będzie wykonywany kod.InferenceConfig obiekt, który łączy scenariusz wprowadzania z Environment.DeploymentConfiguration obiekt podklasy LocalWebserviceDeploymentConfiguration.Model.deploy() do tworzenia Webservice obiekt. Metoda ta pobiera obraz Docker i łączy go z Model, InferenceConfigi DeploymentConfiguration.Webservice z pomocą Webservice.wait_for_deployment().Skontaktuj się z tej dokumentacji, jak zaproponował АджаЙкумаРгхоз. Sprawdź też ten MSDoc do nauki modelki zdjęcia