model Modul

Stellt Konfigurationseinstellungen für eine benutzerdefinierte Umgebung dar, die für die Bereitstellung verwendet wird.

Die Ableitungskonfiguration ist ein Eingabeparameter für Model bereitstellungsbezogene Aktionen:

• deploy

• profile

• package

Initialisieren Sie das Config-Objekt.

Stellt das Ergebnis der maschinellen Lernschulung dar.

Ein Modell ist das Ergebnis einer Azure Machine Learning-Schulung Run oder eines anderen Modellschulungsprozesses außerhalb von Azure. Unabhängig davon, wie das Modell erstellt wird, kann es in einem Arbeitsbereich registriert werden, in dem es durch einen Namen und eine Version dargestellt wird. Mit der Model-Klasse können Sie Modelle für die Verwendung mit Docker packen und als Echtzeitendpunkt bereitstellen, der für Rückschlussanforderungen verwendet werden kann.

Ein end-to-End-Lernprogramm, das zeigt, wie Modelle erstellt, verwaltet und genutzt werden, finden Sie unter Trainieren des Bildklassifizierungsmodells mit MNIST-Daten und Scikit-Learn mithilfe von Azure Machine Learning.

Modellkonstruktor.

Der Model-Konstruktor wird verwendet, um eine Clouddarstellung eines Model-Objekts abzurufen, das dem bereitgestellten Arbeitsbereich zugeordnet ist. Muss entweder Name oder ID angeben.

Stellt eine Verpackung eines oder mehrerer Modelle und deren Abhängigkeiten in ein Docker-Image oder Dockerfile dar.

Ein ModelPackage-Objekt wird von der package Methode der Model-Klasse zurückgegeben. Der generate_dockerfile Parameter der Paketmethode bestimmt, ob ein Docker-Image oder Dockerfile erstellt wird.

Initialisieren Sie das Paket, das mit Modell(n) und Abhängigkeiten erstellt wurde.