在Azure ML Studio中，如何更改环境以将模型注册为MLmodel？

Question

使用 Azure 机器学习工作室，我运行了一个生成回归模型的作业。我想使用“Responsible AI”功能进行错误分析。

问题：我无法将模型类型注册为“MLflow”，因为“输出必须是包含 mlflow 'MLmodel' 文件的文件夹。”

我认为这可能是因为我的环境（AzureML-Designer 版本 54）没有加载 mlflow。 （这真的是我问题的原因吗？）

所以，我去看看如何更改环境（例如 sklearn-1.1 版本 26）。我已阅读文档并检查了整个 Azure ML Studio 图形用户界面 的设置。但是，我不知道如何解决这个问题。非常欢迎您的帮助！

如果您的答案包括使用 SDK 或 CLI，请同时解释为什么不能在 GUI 中完成。

Answer 1

要获得

mlflow

模型，管道组件中使用的训练脚本应类似于此脚本。但是，在 Azure ML Designer 的

Classic prebuilt

训练组件中，脚本不会记录

mlflow

模型。

并不是说它只支持不同的环境，而是用于训练的脚本应该使用

mlflow

来跟踪和记录模型。

如果您有自定义训练脚本，请使用 Python SDK 和命令作业来训练和记录模型。检查此笔记本以获取更多信息。

根据本文档，

mlflow

仅在

Azure CLI

和

Python SDK

中受支持。

在构建管道组件时，训练脚本中使用相同的 SDK。

如果您想要记录

mlflow

模型的预构建组件，请考虑 Azure ML Designer v2。

您可以在

components

选项卡中找到训练组件，您可以选择该组件进行训练。