He entrenado el modelo ML en Azure machine learning, y espero que no implementarlo en un extremo. En su lugar, espero que para cargar el modelo y ejecutarlo en mi máquina local para predecir el resultado.
Tengo estos archivos descargados de Azure como se muestra a continuación. Así que, ¿qué debo hacer para cargar el modelo y hacer la predicción? Hacer todos estos 3 archivos son necesarios para utilizar, o solo el .pkl archivo es necesario?
Podemos apuntar a equipos locales para la implementación de los modelos que se crean en Azure Machine Learning.
En su caso necesitamos utilizar la ventana acoplable de la imagen, ya que proporciona aislado, los contenedores de experiencia.
A continuación están los pasos para su implementación en el local de servicio web utilizando la ventana acoplable:
Model objeto que representa el modelo.Environment objeto que contiene las dependencias y define el entorno de software en el que el código se ejecute.InferenceConfig objeto que se asocia la entrada de secuencia de comandos con el Environment.DeploymentConfiguration objeto de la subclase LocalWebserviceDeploymentConfiguration.Model.deploy() para crear un Webservice objeto. Este método de descargas de la ventana acoplable de la imagen y la asocia con la Model, InferenceConfigy DeploymentConfiguration.Webservice mediante el uso de Webservice.wait_for_deployment().Se refieren a esta documentación como AjayKumarGhose sugerido. Compruebe también este MSDoc para la formación de un modelo de imagen