如何在 Databricks 的实验中检索 model.pkl

Question

我想从我训练的模型中取回泡菜，我知道它在我在 Databricks 中的实验中的运行文件中。

看来mlflow.pyfunc.load_model只能做predict方法

有直接访问 pickle 的选项吗？

我还尝试使用运行中的路径使用 pickle.load(path)（路径示例：dbfs:/databricks/mlflow-tracking/20526156406/92f3ec23bf614c9d934dd0195/artifacts/model/model.pkl）。

Answer 1

使用 frmwk 的原生 load_model() 方法（例如 sklearn.load_model()）或 download_artifacts()

Answer 2

我最近找到了可以通过以下两种方法解决的方法：

在保存模型时使用自定义预测函数（查看 databricks 文档了解更多详情）。

Databricks 给出的示例

class AddN(mlflow.pyfunc.PythonModel):

    def __init__(self, n):
        self.n = n

    def predict(self, context, model_input):
        return model_input.apply(lambda column: column + self.n)
# Construct and save the model
model_path = "add_n_model"
add5_model = AddN(n=5)
mlflow.pyfunc.save_model(path=model_path, python_model=add5_model)

# Load the model in `python_function` format
loaded_model = mlflow.pyfunc.load_model(model_path)

在我们下载工件时加载模型工件：

from mlflow.tracking import MlflowClient

client = MlflowClient()

tmp_path = client.download_artifacts(run_id="0c7946c81fb64952bc8ccb3c7c66bca3", path='model/model.pkl')

f = open(tmp_path,'rb')

model = pickle.load(f)

f.close()

 

client.list_artifacts(run_id="0c7946c81fb64952bc8ccb3c7c66bca3", path="")

client.list_artifacts(run_id="0c7946c81fb64952bc8ccb3c7c66bca3", path="model")

如何在 Databricks 的实验中检索 model.pkl

How can I retrive the model.pkl in the experiment in Databricks

python

azure

databricks

datastore

mlflow