AzureML: автоматическое обновление развертывания при появлении новой версии модели.

У меня есть конвейер AzureML, который регулярно обучает и регистрирует модель. Каждый прогон создает новую версию зарегистрированной модели. Моя цель - повторно развернуть модель при появлении новой версии.

В другом сценарии я развертываю зарегистрированную модель и перезаписываю все существующие развертывания:

service = Model.deploy(
    workspace=ws,
    name=service_name,
    models=[model],
    inference_config=inference_config,
    deployment_config=deployment_config,
    deployment_target=compute_target,
    overwrite=True
)

Первоначально я думал, что имеет смысл включить развертывание в конвейер, но я не могу понять, как ссылаться на рабочее пространство на этапе конвейера.

Спасибо, что помогли мне!

Источник

1 ответ

Решение

На этапе конвейера вы можете получить доступ к Workspace через:

run = Run.get_context()
ws = run.experiment.workspace
Источник
Другие вопросы по тегам