Azure ML Studio Designer中自动注册自定义模型并部署最佳模型

1. 自动注册自定义训练模型 #

可以实现自动注册。如果是通过Designer内置组件训练的模型，直接连接注册模型组件，配置模型名称、版本策略（如递增版本、覆盖现有版本）等参数，管道运行时就会自动将模型注册到工作区的模型资产中。

如果是用Python脚本组件自定义训练的模型，需要先做两步处理：

• 在Python脚本内将训练好的模型保存为标准格式（如Pickle、ONNX），并通过输出端口输出模型文件路径
• 用转换为模型组件将脚本输出的模型文件转换为Designer兼容的模型格式，再连接到注册模型组件完成自动注册

2. 自动部署最佳模型 #

同样可以实现全自动部署，无需手动操作，步骤如下：

1. 用评估模型组件对多个训练好的模型进行指标对比（如准确率、AUC、RMSE等）
2. 添加选择最佳模型组件，设置评估指标（比如选择"AUC"最高的模型），组件会自动筛选出最优模型
3. 将最优模型连接到部署模型到ACI（用于测试）或部署模型到AKS（用于生产）组件，配置部署名称、计算目标、实例数等参数
4. 运行管道时，系统会自动完成最优模型的部署流程

注意事项 #

• 部署前需提前在工作区中创建好对应的计算目标（ACI/AKS）
• 自定义训练模型需确保输出格式与转换为模型组件要求兼容，避免注册失败
• 注册模型时可设置版本策略，避免覆盖重要的历史模型版本

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Imperial_J