18、自定义机器学习容器：从Python到R及MLflow的实践指南

自定义机器学习容器：从Python到R及MLflow的实践指南

在机器学习领域，自定义容器可以帮助我们根据特定需求灵活地训练和部署模型。本文将详细介绍如何使用不同的工具和环境来构建、训练和部署自定义容器，包括使用SageMaker Training Toolkit结合scikit-learn、构建完全自定义的scikit-learn和R容器，以及使用MLflow进行模型的训练和部署。

使用SageMaker Training Toolkit与scikit-learn

我们可以使用SageMaker Training Toolkit构建自定义Python容器，以在波士顿住房数据集上训练scikit-learn模型。具体步骤如下：
1. 准备构建块 ：
- 训练脚本 ：因支持脚本模式，可使用与之前scikit-learn示例相同的代码。
- Dockerfile和Docker命令 ：用于构建自定义容器。
- SKLearn估计器 ：配置为使用自定义容器。
2. 构建容器 ：
- 创建Dockerfile ：基于Docker Hub上的官方Python 3.7镜像，安装所需库：

FROM python:3.7
RUN pip3 install --no-cache scikit-learn numpy pandas joblib sa