ML modelini Azure makine öğreniminde eğittim ve bunu bir uç noktaya dağıtmamayı umuyorum. Bunun yerine, modeli yüklemeyi ve sonucu tahmin etmek için yerel makinemde çalıştırmayı umuyorum.
Bu dosyaları aşağıda gösterildiği gibi Azure'dan indirdim. Peki, modeli yüklemek ve tahmini yapmak için ne yapmam gerekir? Tüm bu 3 dosyaları kullanmak için gerekli olan, ya da sadece yapmak .pkl dosyası gerekli mi?
Azure Machine Learning'de oluşturulan modellerimizi dağıtmak için yerel makineleri hedefleyebiliriz.
Sizin durumunuzda, yalıtılmış, konteynerli bir deneyim sağladığı için docker görüntüsünü kullanmamız gerekiyor.
Docker'ı kullanarak yerel web hizmeti olarak dağıtma adımları aşağıdadır:
Model modeli temsil eden nesne.Environment bağımlılıkları içeren ve kodunuzun çalışacağı yazılım ortamını tanımlayan nesne.InferenceConfig giriş komut dosyasıyla ilişkilendiren nesne Environment.DeploymentConfiguration alt sınıfın nesnesi LocalWebserviceDeploymentConfiguration.Model.deploy() oluşturmak için bir Webservice nesne. Bu yöntem Docker görüntüsünü indirir ve Docker görüntüsüyle ilişkilendirir. Model, InferenceConfig, ve DeploymentConfiguration.Webservice kullanarak Webservice.wait_for_deployment().Ajaykumarghose'un önerdiği gibi bu belgelere bakın. Ayrıca bir görüntü modelini eğitmek için bu msdoc'yi kontrol edin