如何将AzureML AutoML最优模型从model_uri注册为自定义模型而非MLflow模型？

要把这个模型注册成自定义模型（custom model），别用MLflow的register_model方法，改用AzureML Python SDK的原生模型注册接口，就能绕过MLflow的自动识别逻辑，直接标记为自定义模型。

具体步骤和代码如下：

1. 导入AzureML必要库并获取工作区对象
2. 从MLmodel文件提取目标运行ID
3. 通过运行ID获取模型所在的输出路径
4. 调用AzureML原生注册方法，明确标记为自定义模型

修改后的代码示例：

import os
from azureml.core import Workspace, Model, Run

# 加载AzureML工作区（默认读取本地config.json配置，也可手动指定参数）
ws = Workspace.from_config()

# 从MLmodel文件提取Run ID
print("Getting model path")
mlmodel_path = os.path.join(args.model_input_path, "MLmodel")
runid = ""
with open(mlmodel_path, "r") as modelfile:
    for line in modelfile:
        if "run_id" in line:
            runid = line.split(":")[1].strip()

# 获取对应运行的对象
target_run = Run.get(ws, run_id=runid)

# 获取运行中mlflow-model文件夹的路径
model_source_path = target_run.get_file_path("outputs/mlflow-model/")

# 注册为自定义模型
registered_model = Model.register(
    workspace=ws,
    model_name=registered_name,
    model_path=model_source_path,
    model_framework=None,  # 设置为None即标记为自定义模型
    description="Custom model registered from AutoML's mlflow-model output"
)

print(f"Registered custom model ID: {registered_model.id}")

关键说明： #

• 放弃MLflow的注册方法，改用AzureML原生的Model.register，不会触发MLflow的模型类型自动识别
• model_framework=None是核心设置，让AzureML将模型归类为自定义模型，而非MLflow模型
• 通过Run.get_file_path直接读取运行内的模型文件路径，无需构造MLflow格式的model_uri

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Eddmik