#python #azure #webdeploy #azure-machine-learning-service
#python #azure #webdeploy #azure-machine-learning-service
Вопрос:
У меня есть конвейер AutoML, и мне нужно выполнить развертывание моделей
train_step = AutoMLStep(name='AutoML_temporal',
automl_config=automl_config,
outputs=[metrics_data,model_data],
enable_default_model_output=False,
enable_default_metrics_output=False,
allow_reuse=True)
extremidade_name = PipelineParameter("extremidade_name", default_value="extr001mgm")
deploy_step = PythonScriptStep(script_name="deploy.py",
name="deploy",
allow_reuse=False,
arguments=["--extremidade_name", extremidade_name, "--model_path", model_data],
inputs=[model_data],
compute_target=compute_cluster,
runconfig=aml_run_config)
Я создал следующий скрипт
#%% deploy.py
from azureml.core.model import Model, Dataset
from azureml.core.run import Run, _OfflineRun
from azureml.core import Workspace
from azureml.core.webservice import AksWebservice
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--extremidade_name", required=True)
parser.add_argument("--model_path", required=True)
args = parser.parse_args()
print(f"model_name : {args.extremidade_name}")
print(f"model_path: {args.model_path}")
run = Run.get_context()
ws = Workspace.from_config() if type(run) == _OfflineRun else run.experiment.workspace
from azureml.core.webservice import LocalWebservice, Webservice
deployment_config = AksWebservice.deploy_configuration(cpu_cores = 1, memory_gb = 1)
service = Model.deploy(workspace=ws, name = args.extremidade_name, models=[args.model_path])
service.wait_for_deployment(show_output = True)
print(service.state)
Но мне нужно определить inference_config
from azureml.core.environment import Environment
from azureml.core.model import InferenceConfig
env = Environment.get(workspace, "AzureML-Minimal").clone(env_name)
for pip_package in ["scikit-learn"]:
env.python.conda_dependencies.add_pip_package(pip_package)
inference_config = InferenceConfig(entry_script='script.py',
environment=env)
Как прочитать ‘path-to-score.py ? Как мне создать этот скрипт?
Комментарии:
1. каков вариант использования для инкапсуляции развертывания модели на этапе конвейера? Это сценарий непрерывной переподготовки?
2. @AndersSwanson, вы правы, это сценарий непрерывной переподготовки. Каждую неделю модель будет проходить переподготовку.