Introdução
Após o treinamento, implante um modelo de machine learning para integrar o modelo a um aplicativo. No Azure Machine Learning, você pode implantar facilmente um modelo em um lote ou ponto de extremidade online ao registrar o modelo com o MLflow.
Imagine que você é um cientista de dados, trabalhando para uma empresa que cria um aplicativo para profissionais de saúde a fim de ajudar a diagnosticar diabetes em pacientes. Os profissionais inserem as informações médicas do paciente e esperam uma resposta do aplicativo, que indica se é ou não provável que o paciente tenha diabetes.
Você deve treinar regularmente o modelo que prevê diabetes. Sempre que houver mais dados de treinamento, treine novamente o modelo para alcançar um melhor desempenho. Sempre que o modelo for treinado novamente, atualize o modelo implantado no ponto de extremidade e integrado ao aplicativo. Ao fazer isso, você estará fornecendo aos profissionais de saúde a versão mais recente do modelo sempre que usarem o aplicativo.
Você aprenderá a registrar um modelo com o MLflow no Azure Machine Learning para preparar o modelo para implantação.
Objetivos de aprendizagem
Neste módulo, você aprenderá a:
- Registre modelos com o MLflow.
- Entenda o formato MLmodel.
- Registre um modelo do MLflow no Azure Machine Learning.