mlflow的model registry怎么用
mlflow的model registry怎么用
这篇文章主要介绍了mlflow的model registry怎么用的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇mlflow的model registry怎么用文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。
是什么
本文基于mlflow 1.11.0版本
正如官网说的:
TheMLflowModelRegistrycomponentisacentralizedmodelstore,setofAPIs,andUI,tocollaborativelymanagethefulllifecycleofanMLflowModel.Itprovidesmodellineage(whichMLflowexperimentandrunproducedthemodel),modelversioning,stagetransitions(forexamplefromstagingtoproduction),andannotations
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。
如果没用到model registry,我们启动服务的时候，得按照如下方式：
exportMLFLOW_TRACKING_URI=http://localhost:5002mlflowmodelsserve-mruns:/e69aed0b22fb45debd115dfc09dbc75a/model-p1234--no-conda
这里我们得提供RUN_ID,也就是e69aed0b22fb45debd115dfc09dbc75a
而如果我们采用model registry的话，启动服务的时候，我们可以按照如下方式：
exportMLFLOW_TRACKING_URI=http://localhost:5002mlflowmodelsserve-m"models:/sk-learn-random-forest-reg-model/Production"
其中sk-learn-random-forest-reg-model是model的名字，Production 是stage阶段，详细的我们会接下里介绍
那具体有什么作用呢： model registry让我们在启动服务的时候，不需要指定RUN_ID，这样的话，我们在每次启动服务的时候，不需要再去查找RUN_ID,这样的话我们在每次重启的时候就不需要再进行文件的修改，对于算法人员来说，方便很多，而且model registry从逻辑上进行了stage的划分，且可以stage的切换，这样我们管理model的时候，就能很直观的知道当前算法服务是基于那个模型来的
怎么操作
我们现在来演示怎么进行model registry的操作，假设我们已经按照mlflow系列1进行了多次python wine.py 操作，这样我们在界面上就能看到一个实验的多个版本，如下：
点击Registry model如下:
这样我们就可以注册模型，模型的名字（假设我们这里为wine）可以自己选择输入
点击wine，
点击Version3，
这样我们就可以进行stage的切换，默认stage是None, Staging 表示正在筹备阶段，Production表示已经在线上环境阶段，Archived 表示存档阶段，也就是处于抛弃状态
我们也可以进行 model 删除操作： 
当然也可以具体的删除某个版本的model，只要点击版本，之后删除位置和上面的位置一样
这样我们按照如下方式启动和访问服务即可,不需要关心具体的RUN_ID,只需要在界面上把stage切换成Production就行
#启动服务mlflowmodelsserve-m"models:/wine/Production"-p12346-h0.0.0.0--no-conda#访问服务curl-XPOST-H"Content-Type:application/json;format=pandas-split"--data'{"columns":["alcohol","chlorides","citricacid","density","fixedacidity","freesulfurdioxide","pH","residualsugar","sulphates","totalsulfurdioxide","volatileacidity"],"data":[[12.8,0.029,0.48,0.98,6.2,29,3.33,1.2,0.39,75,0.66]]}'http://localhost:12346/invocations
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