打包来自 Azure 机器学习实验的多个模型
Packaging multiple models from Azure ML experiment
所以我开始创建一个 MLOps 管道，它在多个管道步骤中训练多个模型。
下图是 Azure ML Studio 中编码管道步骤的图形表示。
这些步骤 运行 很好，最后两个步骤都生成了我想要的模型（训练数据 - 非 EOW TFIDF 和训练数据 - EOW TFIDF）...
然而，这就是我在注册和打包模型部件以进行部署时遇到的问题。这些模型在单独的流水线步骤中生成并存储（请参阅下面的训练数据模型输出 - 非 EOW TFIDF）
但我不知道如何将两个管道步骤的模型输出一起注册，因为我阅读的关于注册模型的文档似乎只引用了从一个路径注册一个模型的能力。
https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-core/azureml.core.model.model?view=azure-ml-py#register-workspace--model-path--model-name--tags-none--properties-none--description-none--datasets-none--model-framework-none--model-framework-version-none--child-paths-none--sample-input-dataset-none--sample-output-dataset-none--resource-configuration-none-
基本上，是否可以从多个流水线步骤生成多个模型输出并将它们注册为一个？？
在此先感谢您的帮助！
所以我开始创建一个 MLOps 管道，它在多个管道步骤中训练多个模型。
下图是 Azure ML Studio 中编码管道步骤的图形表示。
这些步骤 运行 很好，最后两个步骤都生成了我想要的模型（训练数据 - 非 EOW TFIDF 和训练数据 - EOW TFIDF）...
然而，这就是我在注册和打包模型部件以进行部署时遇到的问题。这些模型在单独的流水线步骤中生成并存储（请参阅下面的训练数据模型输出 - 非 EOW TFIDF）
但我不知道如何将两个管道步骤的模型输出一起注册，因为我阅读的关于注册模型的文档似乎只引用了从一个路径注册一个模型的能力。 https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-core/azureml.core.model.model?view=azure-ml-py#register-workspace--model-path--model-name--tags-none--properties-none--description-none--datasets-none--model-framework-none--model-framework-version-none--child-paths-none--sample-input-dataset-none--sample-output-dataset-none--resource-configuration-none-
基本上，是否可以从多个流水线步骤生成多个模型输出并将它们注册为一个？？
在此先感谢您的帮助！