python - AzureML : Automatically update deployment when new version of model is available

Question

我有一个 AzureML 管道，可以定期训练和注册模型。每次运行都会创建注册模型的新版本。我的目标是每当有新版本可用时就重新部署模型。

在另一个脚本中，我部署已注册的模型并覆盖任何现有部署:

service = Model.deploy(
    workspace=ws,
    name=service_name,
    models=[model],
    inference_config=inference_config,
    deployment_config=deployment_config,
    deployment_target=compute_target,
    overwrite=True
)

最初，我认为将部署包含在管道中是有意义的，但我不知道如何在管道步骤中引用工作区。

感谢您帮助我!

Answer 1

在管道步骤中，您可以通过以下方式访问工作区:

run = Run.get_context()
ws = run.experiment.workspace