【mflow系列6】mlflow model registry

最新推荐文章于 2025-10-05 04:12:47 发布
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#大数据 #深度学习 #算法

MLflow Model Registry是一个集中式的模型存储和管理工具，提供模型血缘、版本控制和阶段管理。通过它，我们可以方便地启动服务，无需指定RUN_ID，并能直观地了解模型所处的阶段。例如，可以从实验中选择模型版本并切换到Production阶段，启动服务时只需指定模型名称和阶段。这简化了模型部署和管理流程，提高了工作效率。

是什么

本文基于mlflow 1.11.0版本
正如官网说的:

The MLflow Model Registry component is a centralized model store, set of APIs, and UI, to collaboratively manage the full lifecycle of an MLflow Model. It provides model lineage (which MLflow experiment and run produced the model), model versioning, stage transitions (for example from staging to production), and annotations

model registry 是一个集中的模型存储,apis,UI,用来全周期的管理model，他能提供一种模型血缘，模型版本，以及模型的阶段切换。

那它究竟能做什么呢，我们看看前面mlflow系列1 这篇文章，如果没用到model registry,我们启动服务的时候，得按照如下方式：

 export MLFLOW_TRACKING
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介绍MLFlow Model Register的两种写法： - mlflow.sklearn.log_model - mlflow.register_model
MLFlow安装使用
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2.2 查看视图 执行后： 执行中： 运行详情： 运行详情： 查看生成的模型： 下载模型，放入工程同级目录： 运行结果： 至此，入门结束！
model_registry:用于检测北极海豹和北极熊的模型和VIAMEKwiver管道
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mlflow model
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07-24 1670
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在R中使用MLflow跟踪机器学习模型
02-24
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破浪会有时的博客
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在这个博客中，我们将详细提供一系列案例，基于mlflow和keras的深度学习框架对`winequality-white`数据进行quanlity预测的端到端流程，以及通过随机选择和Hyperopt优化进行调整超参数。相关代码参见：https://gitee.com/yichaoyyds/mlflow-ex-hyperparametertunning。
22、利用 MLflow 和 MLeap 管理与服务模型
y7z8a的博客
08-04 39
本文详细介绍了如何利用 MLflow 和 MLeap 管理与服务机器学习模型。内容涵盖了 MLflow 的核心概念、实验跟踪、模型注册与版本控制、阶段转换，以及通过 MLeap 序列化机器学习管道和使用 MLflow 部署模型为 REST API 服务的方法。通过这些工具的结合，可以实现从模型训练到部署的全流程管理，提升模型开发和应用的效率。
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通过Tracking和Projects模块，我们可以管理记录参数以及整合不同的项目。最后这些训练出来的模型如何做到在线部署或者是做批处理应用，这个需要使用MLflow Models来解决。 同样的，在MLflow Models相关文档中， 对Models模块的定义为：这是一套标准格式来对模型结果进行打包，并可以被下游工具(如在线REST API服务和Apache Spark的批处理)所使用。 ML...
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今天要介绍的工具是 MLflow，该工具可分为 4 个模块，第一个是 MLflow Tracking，用于记录和查询实验结果，包含代码、数据、配置等，第二个是 MLflow Projects，用于打包代码以实现在任意平台上的重复运行，第三个是 MLflow Models，用于在各种各样的环境下部署机器学习模型，第四个是 Model Registry，用于存储、标记、探索、管理模型。 本篇文章不可能介绍完所有模块，所以大家就稍微简单看看吧，我写了什么就看什么吧。 首先我们来运行下面代码，简单体验下 Track
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一开始看到这个报错，我甚至以为我发布错模型了，以至于我这个x_predict的数据不符合他的格式，但是检查之后发现又没有问题。然后有怀疑是python版本问题，然后把训练模型的和部署server的python版本都调整到一模一样，但是依然会报这个错，很奇怪。这边部署了一个mlflow里面的model作为server，但是但我call它的invocations的预测方法的时候报错。里面有这个warning，抱着试一试的想法，用单独的虚拟环境进行安装他的包，再发布模型。用这个命令进行部署的。
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MLflow项目详解：机器学习全生命周期管理平台 【免费下载链接】mlflow 一个关于机器学习工作流程的开源项目，适合对机器学习工作流程和平台开发感兴趣的人士学习和应用，内容包括数据集管理、模型训练、模型部署等多个方面。特点是功能强大，易于集成，有助于提高机器学习工作的效率和质量。 ...
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1、为什么使用注册类 对于需要支持许多不同的模型的大型框架，如mmdetection、detectron2，理想情况下所有的模型的参数都写在配置文件中，如何根据配置文件，决定加载不同的类，注册器类是一个常用的解决方式。注册器类主要实现对同类型类的管理。 扩展性超级低的代码： if class_name == 'VGG': model = build_VGG(args) elif class_name == 'ResNet': model = build_ResNet(args) .
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