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假设我有两个 Azure ML 工作区:
Workspace1 - 由一个团队(Team1)使用,该团队仅训练模型并将模型存储在 Workspace1 的模型注册表中
Workspace2 - 由另一个团队 (Team2) 使用,该团队对模型进行容器化,将其推送到 ACR,然后在 Azure ML 计算中部署容器化模型。
Team2 是否可以从其 Workspace2 访问 Workspace1 的模型注册表并检索模型以进行容器化和后续部署?或者,Azure ML 中是否存在共享模型注册表的概念,两个团队都可以在其中存储和访问通用模型注册表?如果这些都不可能,那么 Team1 和 Team2 如何在具有上述给定职责的单一模型上一起工作?
最佳答案
如上所述,我认为最好的解决方案是使用一个工作区,而不是两个。听起来您的团队 1 和团队 2 在同一个项目上共享贡献。更好的方法可能是在 Azure ML 工作区中定义用户角色,以便团队 2 有权部署模型,团队 1 有权创建模型。
否则,只要您知道订阅、资源组、工作区名称等,您就可以随时使用 ML SDK 编写 Python 代码来连接到任何工作区。
from azure.core import Workspace, Model
# connect to an existing workspace
name = 'WorkspaceName'
sub = 'subscriptionName'
resource_group = 'resourceGroupName'
ws = Workspace.get(name=name, subscription_id=sub, resource_group=resource_group)
# retrieve existing model
model = Model(ws, name='your model name')
关于azure - 从另一个 Azure ML 工作区访问 Azure ML 模型注册表,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/70156610/
关闭。这个问题不符合Stack Overflow guidelines .它目前不接受答案。 我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题,以便用事实和引用来回答。 关闭 6 年前。
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1、保存以下代码到:c:\windows\system32\vdm.vbs 复制代码 代码如下: Dim Args Set Args = WScript.Argum
不懂注册表、VBS、批处理不要紧,只要会学、会吸收别人的精华,会查找资料,|论坛|百度|GOOGLE|,然后能用好,就非常不错了 贴一些搜集的文字放到这吧。(绿色是标题, 蓝色的是原作者
(绿色是标题, 蓝色的是原作者,红色的部分就是需要修改的部分,根据你自己的实际情况修改) ======打开迅闪菜单的同时连接虚拟磁盘的VBS====== Set WshShell = WScrip
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