deployment - Azure：部署集成在数据块上的 ML 模型的 Ansible 角色

Question

我使用 python notebook 开发了 Azure Databricks 中历史数据的 ML 预测模型。这意味着我已经使用 python notebook 在 Databricks 中完成了数据提取、准备、特征工程和模型训练。我几乎完成了它的开发部分，现在我们想使用 ansible 角色将 ML 模型部署到生产中。

标签： deploymentdatabricksmlflowmlmodel

Answer 1

要部署到 AzureML，您需要从 MLflow 模型构建映像 - 这是通过使用 MLflow 的mlflow.azureml.build_image 函数完成的。之后，您可以使用 MLflow 的功能将其部署到 Azure 容器实例 (ACI) 或 Azure Kubernetes 服务client.create_deployment（请参阅Azure 文档）。还有一个mlflow.azureml.deploy 函数可以一步完成所有操作。

此博客文章和示例笔记本显示了使用 MLflow 和 AzureML 进行模型训练/测试/部署的完整过程的代码。