能否将本地/外部训练的预训练模型上传至Databricks并部署服务

首先给出明确结论：Databricks完全支持其他环境训练完成的预训练模型上传，以及基于平台的模型服务发布，不存在限制该类操作场景的情况。不管是本地机器、其他云平台、自建集群上用主流机器学习/深度学习框架训练得到的模型，都可以迁移到Databricks完成托管、推理、服务部署全流程。

本地预训练模型上传及部署的具体实现步骤 #

• 前期模型准备
  先将本地训练好的模型按所用框架的标准格式导出：比如Scikit-learn/XGBoost模型导出为.pkl/.joblib格式、PyTorch模型导出为.pt/.pth格式、TensorFlow模型导出为SavedModel目录结构、HuggingFace模型导出对应权重和配置文件目录。建议把推理依赖的自定义预处理、后处理代码和模型文件放在同一目录下，避免后续部署出现依赖缺失问题。
• 模型文件上传到平台存储
  根据模型大小选择对应上传方式：
  • 单文件/总大小2GB以内的小模型：可以直接通过Databricks工作区UI，进入DBFS（Databricks文件系统）或工作区目标目录后点击上传按钮选择本地文件；也可以安装databricks-cli工具后用命令行上传，参考命令：databricks fs cp /本地模型存储路径 dbfs:/平台目标存储路径 --recursive
  • 总大小超过2GB的大模型：建议先将模型上传到Databricks工作区对接的云对象存储（S3、ADLS Gen2、GCS等），再通过挂载路径或直接授权读取的方式在平台内访问模型文件，避免大文件直传出现中断、校验失败问题。
• 模型注册至MLflow模型注册表
  Databricks的模型全生命周期管理基于内置的MLflow实现，文件上传完成后，在平台Notebook中编写脚本加载模型，调用对应框架的MLflow接口将模型记录并注册到模型注册表即可，以Scikit-learn模型为例参考代码：

  import mlflow.sklearn
  import joblib
  
  # 读取已上传到DBFS的预训练模型
  loaded_model = joblib.load("dbfs:/your/model/path/model.joblib")
  
  # 注册模型
  with mlflow.start_run():
      mlflow.sklearn.log_model(
          sk_model=loaded_model,
          artifact_path="pretrained_sklearn_model",
          registered_model_name="custom-uploaded-model"
      )
  

  如果是PyTorch、TensorFlow、Transformers等其他框架的模型，只需要把上述代码中的mlflow.sklearn替换为对应框架的MLflow模块即可，整体逻辑完全一致。
• 发布模型服务
  模型注册完成后，在MLflow模型注册表中选中对应模型的版本，进入Serving页面，选择匹配的计算资源规格（大模型建议选GPU节点），即可一键创建在线推理服务端点，生成的REST接口和平台原生训练的模型调用方式完全一致，也支持配置批量推理任务。

注意：如果上传的是自定义结构的非标准框架模型，需要自己实现MLflow的PythonModel接口重写predict推理逻辑，即可正常完成注册和部署。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sara