azure - 如何在 Azure 中保存生命周期模型文件 (.pkl)

Question

我有一个 Azure 笔记本，在其中创建了生命周期 GammaGamma 模型。如果我要在本地运行相同的笔记本，我可以使用轻松保存模型

model.save_model('model.pkl')

但我不确定如何在 Azure 中创建相同的 pickled 模型文件，以便可以从其他笔记本访问/加载它。我可以将它保存到 dbfs 或某个存储容器吗？如果是这样，有人可以帮我执行命令吗？

谢谢!

Answer 1

您可以将 model.pkl 文件作为 blob 上传到 Azure 存储帐户容器，然后在机器学习中使用相同的 blob 作为数据存储，或将相同的模型导入到 ML 工作区模型中，如下所示:-

转到您的 ML 工作区 > Assets > 数据 > 数据存储 > 选择工作区blobstore(默认)> 帐户名称是您的存储帐户名称> 浏览数据存储并复制 ML Workspace 使用的存储帐户容器名称默认工作区如下所示:-

容器名称:-

访问您的 Azure 门户并打开上面相同的存储帐户，然后从访问 key 和容器名称中复制连接字符串，并将其添加到以下代码中:-

I uploaded a Blob to my storage account with the code below referred from this MS Document:-

from  azure.storage.blob  import  BlobServiceClient, BlobClient, ContainerClient

import  pickle

  

# Load the model

model = ...

  

# Serialize the model

model_bytes = pickle.dumps(model)

  

# Create a BlobServiceClient object

blob_service_client = BlobServiceClient.from_connection_string("DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=strgaccountname;AccountKxxxxxxxxxxxxxJmQ6PaFABfUtCWjXOFERBkKDxBnDVHkwC+AStjnjy8Q==;EndpointSuffix=core.windows.net")

  

# Create a ContainerClient object

container_client = blob_service_client.get_container_client("container")

  

# Upload the pickled model file to Azure Blob Storage

blob_client = container_client.get_blob_client("model.pkl")

blob_client.upload_blob(model_bytes)

输出:-

转到您的 ML 工作区 > Assets > 模型 > 注册 > 从数据存储 > 选择您的存储帐户和模型

默认情况下将选择workspaceblobstore(默认)> 选择您的 model.pkl，如下所示:-

为您的模型添加名称、描述和版本:-

注册您的模型:-

模型已添加如下:-

You can also register your model directly in your ML workspace from local file or using above data store method by using the python SDK code in this MS Document