Azure：部署集成在数据块上的 ML 模型的 Ansible 角色

Posted 2023-03-27

【中文标题】Azure：部署集成在数据块上的 ML 模型的 Ansible 角色

【英文标题】：Azure : Ansible role for deploying ML model integrated over databricks

【发布时间】：2021-10-13 18:13:57

【问题描述】：

我已经使用 python notebook 开发了 Azure Databricks 中历史数据的 ML 预测模型。 这意味着我已经使用 python notebook 在 Databricks 中完成了数据提取、准备、特征工程和模型训练。 我几乎完成了它的开发部分，现在我们想使用 ansible 角色将 ML 模型部署到生产中。

【问题讨论】：

部署在哪里？到 AzureML，还是作为 docker 到 AKS？

需要通过 AzureML 部署

【参考方案1】：

要部署到 AzureML，您需要从 MLflow 模型构建映像 - 通过使用 MLflow 的 mlflow.azureml.build_image function 来完成。之后，您可以使用 MLflow 的client.create_deployment 函数将其部署到 Azure 容器实例 (ACI) 或 Azure Kubernetes 服务（请参阅Azure docs）。还有mlflow.azureml.deploy function，一步到位。

此blog post 和example notebook 显示了使用 MLflow 和 AzureML 训练/测试/部署模型的完整过程的代码。