python - 使用 mlflow keras-model 存储缩放器

Question

我们正在研究使用 mlflow 来处理我们的 keras 模型，我们还想使用 mlflow 来部署模型，例如 azure。但是这些模型需要对数据进行一些简单的预处理，在我们的例子中使用的是 minmax 缩放器。为了让部署的模型正确回答，他们必须在输入上应用缩放器(并在输出上反向应用)。我还没有找到任何方法来在持久/部署模型中包含缩放。我是否忽略了某些东西，还是不可能？

Answer 1

Mlflow 的 mlflow.keras 和 mlflow 日志 API 会保留您的模型并根据需要重新加载它，您可能知道并且正在做正确的事情。

如果您重新加载以 h5 格式保存的模型，并提供处理过 minmax 标量的新输入，它应该可以工作。

另一方面，我们在 google 上有一个 mlflow-user 组。也请把这个贴在那里。
您可以在此处找到 URL:https://mlflow.org/#community

干杯
朱尔斯