PowerBI和MLflow集成(通过AzureML)
PowerBI和MLflow集成(通过AzureML)
提问于 2020-09-16 12:59:50
目前，我正在尝试将当前部署为AzureML上的with服务的ML模型与PowerBI集成起来。
我看到它可以是综合化，但是当它是部署为webservice时，该模型需要添加一个模式文件。没有这一点，就无法在PowerBI中查看该模型。
遇到的问题是，我使用MLflow记录ML模型的性能，然后使用MLflow的AzureML集成( mlflow.azureml.deploy() )将选定的模型部署到AzureML上作为use服务。不幸的是，在模型部署之前，它没有定义模式文件的选项，从而导致在PowerBI中没有可用的模型，因为它缺少所需的模式文件。
我的选择似乎是：
- 找到一个解决办法，可能使用工作的power查询中模型的REST。
- 重写部署代码，并在Azure而不是MLflow中处理webservice部署步骤。
我想我会问我是否遗漏了什么，因为在使用MLflow ()部署时，我无法使用当前的代码在mlflow.azureml.deploy()中定义模式文件。
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2020-09-20 12:28:40
第二点是我们解决这个问题的方法。我们没有使用MLflow部署到Azure上的评分服务，而是编写了一个自定义代码，在容器初始化时加载MLflow模型。
评分代码如下所示：
import os
import json
from mlflow.pyfunc import load_model
from inference_schema.schema_decorators import input_schema, output_schema
from inference_schema.parameter_types.numpy_parameter_type import NumpyParameterType
def init():
global model
model = load_model(os.path.join(os.environ.get("AZUREML_MODEL_DIR"), "awesome_model"))
@input_schema('data', NumpyParameterType(input_sample))
@output_schema(NumpyParameterType(output_sample))
def run(data):
return model.predict(data)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/63920599
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