通过Python（流水线）注册Azure ML模型时如何添加run id参数

场景1：尚未完成模型注册，注册时直接关联Run #

不要使用Model.register静态方法，改用当前训练实验Run实例的register_model方法，该方法会自动将生成模型的Run ID绑定到已注册模型的元数据中，无需手动传入：

# run为当前训练实验的Run实例，可从Experiment提交结果中获取
model = run.register_model(
    model_path="sklearn_regression_model.pkl",
    model_name="sklearn_regression_model",
    tags={'area': "diabetes", 'type': "regression"},
    description="Ridge regression model to predict diabetes"
)

注册完成后可直接通过model.run_id属性获取关联的Run ID。

场景2：模型已经注册完成，需要补充关联Run ID #

有两种实现方式：

• 方式1：将Run ID存入模型标签，支持直接搜索筛选

from azureml.core.model import Model

# 先获取已注册的模型对象，替换参数为你自己的模型名称和版本号
model = Model(ws, name="sklearn_regression_model", version=1)
# 新增run_id标签
model.add_tags({"run_id": "你的实验Run ID字符串"})

• 方式2：直接绑定到模型原生的run_id属性（官方推荐的溯源关联方式）

from azureml.core import Run
from azureml.core.model import Model

# 获取已注册模型
model = Model(ws, name="sklearn_regression_model", version=1)
# 获取对应的Run对象，替换参数为你自己的实验名称和Run ID
run = Run(ws.experiments["你的实验名称"], run_id="你的实验Run ID字符串")
# 将Run和模型关联
model.update(run=run)

关联完成后可以通过model.run_id直接读取关联的Run ID，也可以在Azure ML工作室的模型详情页直接跳转到对应的实验Run页面。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Piath