model Módulo
Contém a funcionalidade para gerenciar modelos de machine learning no Azure Machine Learning.
Com a classe Model, você pode realizar as seguintes tarefas principais:
- registrar o modelo com um workspace
- criar perfil de modelo para entender os requisitos de implantação
- criar pacote de modelo para uso com o Docker
- implantar o modelo em um ponto de extremidade de inferência como serviço Web
Para obter mais informações sobre como os modelos são usados, confira Como funciona o Azure Machine Learning: arquitetura e conceitos.
Classes
| InferenceConfig |
Representa as definições de configuração para um ambiente personalizado usado para implantação. A configuração de inferência é um parâmetro de entrada para ações Model relacionadas à implantação: Inicialize o objeto de configuração. |
| Model |
Representa o resultado do treinamento do machine learning. Um modelo é o resultado de um treinamento do Azure Machine Learning Run ou algum outro processo de treinamento de modelo fora do Azure. Independentemente de como o modelo é produzido, ele pode ser registrado em um workspace, onde é representado por um nome e uma versão. Com a classe Model, você pode empacotar modelos para uso com o Docker e implantá-los como um ponto de extremidade em tempo real que pode ser usado para solicitações de inferência. Para obter um tutorial completo mostrando como os modelos são criados, gerenciados e consumidos, consulte Treinar modelo de classificação de imagem com dados do MNIST e scikit-learn usando o Azure Machine Learning. Construtor de modelo. O construtor Model é usado para recuperar uma representação na nuvem de um objeto Model associado ao workspace fornecido. Deve fornecer nome ou ID. |
| ModelPackage |
Representa um empacotamento de um ou mais modelos e respectivas dependências em uma imagem do Docker ou Dockerfile. Um objeto ModelPackage é retornado do método package da classe Model. O parâmetro Inicialize o pacote criado com modelos e dependências. |