如何注冊一個毫升模型使用MLflow

[Itachi_Naruto]

你好,

我有我推入dbfs PyTorch模型現在我想使用MLflow服務模型。我發現模型需要在python_function模型。

我做了下麵的方法

1。負荷模型使用火炬從dbfs負荷的選擇

2。然後保存使用pyfunc python_function模型的模型。save_model函數

3所示。當我注冊模型後得到一個解碼錯誤

我不訓練磚中的任何模型。

進口mlflow mlflow進口。從火炬進口負載pyfunc torch_load py_model = torch_load (“/ dbfs / FileStore /毫升/ ner_model”, map_location = torch_device (ner_gpu_device)) mlflow.pytorch.save_model (py_model、路徑= " / dbfs / FileStore pyfunc / ner_model”)模型= mlflow.pyfunc.load_model (“/ dbfs / FileStore / pyfunc / ner_model”) mlflow.register_model(模型、“ner_model”) #加載python_function模型注冊模型= mlflow.pyfunc.load_model (“/ dbfs / FileStore / pyfunc / ner_model”) model_version = mlflow.register_model(模型、“ner_model”)

[Kaniz]

你好@Itachi_Naruto!我的名字叫Kaniz,我這裏的技術主持人。很高興認識你,謝謝你的問題!看看你的同行在社區中有一個回答你的問題。否則我將盡快給你回電。謝謝。

[匿名]

我認為你想使用不是pytorch mflow加載模型。有一個函數mlflow加載pytorch模型https://www.mlflow.org/docs/latest/python_api/mlflow.pytorch.html mlflow.pytorch.load_model

一旦它被加載,您可以正常登錄並注冊它。