保存并记录自定义模型的mlflow方法
创始人
2024-11-22 06:00:42
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在使用mlflow进行模型保存时，可以使用以下代码示例来保存并记录自定义模型：
import mlflow
import mlflow.pyfunc
# 定义模型
class MyModel():
def __init__(self, alpha=0.5):
self.alpha = alpha
def predict(self, x):
return self.alpha * x
# 创建模型实例，并使用mlflow进行打包和保存
model = MyModel(alpha=0.8)
mlflow.pyfunc.save_model(path="my_model", python_model=model)
# 从已保存的模型中加载模型，并进行预测
loaded_model = mlflow.pyfunc.load_model(model_uri="my_model")
result = loaded_model.predict(10)
print(result)
在上面的代码中，我们定义了一个名为MyModel的自定义模型，并使用mlflow的pyfunc模块进行了模型保存和加载。在创建模型实例后，我们可以使用mlflow.pyfunc.save_model方法来将模型打包并保存到指定路径。对于后续模型的使用，我们可以使用mlflow.pyfunc.load_model方法，通过model_uri指定已保存模型的路径，来加载模型进行预测。
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