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Distribuisci MLflow modelli con ModelBuilder

Puoi distribuire MLflow modelli su un endpoint di intelligenza artificiale utilizzando Amazon SageMaker SageMaker AI Model Builder. Per ulteriori informazioni su Amazon SageMaker AI Model Builder, consulta Creare un modello in Amazon SageMaker AI con ModelBuilder.

ModelBuilderè una classe Python che accetta un modello di framework o una specifica di inferenza specificata dall'utente e lo converte in un modello implementabile. Per ulteriori dettagli sulla classe, consulta. ModelBuilder ModelBuilder

Per distribuire il MLflow modello utilizzandoModelBuilder, fornite un percorso agli MLflow artefatti nell'attributo. model_metadata["MLFLOW_MODEL_PATH"] Continua a leggere per ulteriori informazioni sui formati di input validi per i percorsi del modello:

Percorsi di modello che richiedono un ARN model_metadata

I seguenti percorsi del modello richiedono la specificazione di un valore ARN in model_metadata for deployment:

Percorsi del modello che non richiedono un ARN model_metadata

I seguenti percorsi del modello non richiedono la specificazione di un valore ARN in model_metadata for deployment:

Per ulteriori informazioni su come funziona la distribuzione dei MLflow modelli con Amazon SageMaker AI, consulta Deploy MLflow Model to Amazon SageMaker AI nella MLflow documentazione.

Se utilizzi un percorso Amazon S3, puoi trovare il percorso del tuo modello registrato con i seguenti comandi:

registered_model = client.get_registered_model(name='AutoRegisteredModel')
source_path = registered_model.latest_versions[0].source

L'esempio seguente è una panoramica di come distribuire il MLflow modello utilizzando ModelBuilder e un percorso di registro del MLflow modello. Poiché questo esempio fornisce il percorso dell'artefatto del modello sotto forma di percorso di registro del MLflow modello, la chiamata a ModelBuilder deve specificare anche un server di tracciamento ARN tramite l'attributo. model_metadata["MLFLOW_TRACKING_ARN"]

from sagemaker.serve import ModelBuilder
from sagemaker.serve.mode.function_pointers import Mode
from sagemaker.serve import SchemaBuilder

my_schema = SchemaBuilder(
    sample_input=sample_input, 
    sample_output=sample_output
)

model_builder = ModelBuilder(
    mode=Mode.SAGEMAKER_ENDPOINT,
    schema_builder=my_schema,
    role_arn="Your-service-role-ARN",
    model_metadata={
        # both model path and tracking server ARN are required if you use an mlflow run ID or mlflow model registry path as input
        "MLFLOW_MODEL_PATH": "models:/sklearn-model/1"
        "MLFLOW_TRACKING_ARN": "arn:aws:sagemaker:region:account-id:mlflow-tracking-server/tracking-server-name"
    }
)
model = model_builder.build()
predictor = model.deploy( initial_instance_count=1, instance_type="ml.c6i.xlarge" )

Per mantenere il tracciamento della discendenza per MLflow i modelli distribuiti utilizzandoModelBuilder, è necessario disporre delle seguenti autorizzazioni: IAM

Per ulteriori informazioni ed end-to-end esempi, vedere. MLflowtutorial che utilizzano taccuini Jupyter di esempio