打包来自 Azure ML 实验的多个模型

如何解决打包来自 Azure ML 实验的多个模型

所以我开始创建一个 MLOps 管道，它在多个管道步骤中训练多个模型。

下图是 Azure ML Studio 中编码管道步骤的图形表示。

这些步骤运行良好，两个最终步骤都生成了我想要的模型（训练数据 - 非 EOW TFIDF 和训练数据 - EOW TFIDF）...

然而，这是我在注册和打包模型部件以进行部署的地方。这些模型在单独的管道步骤中生成和存储（见下文训练数据的模型输出 - 非 EOW TFIDF）

但我不知道如何将两个管道步骤的模型输出一起注册，因为我阅读的用于注册模型的文档似乎只引用了从一个路径注册一个模型的能力。 https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-core/azureml.core.model.model?view=azure-ml-py#register-workspace--model-path--model-name--tags-none--properties-none--description-none--datasets-none--model-framework-none--model-framework-version-none--child-paths-none--sample-input-dataset-none--sample-output-dataset-none--resource-configuration-none-

基本上，是否可以从多个流水线步骤生成多个模型输出并将它们注册为一个？

预先感谢您的帮助！

解决方法

这是多模型注册和部署的示例。 https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/deployment/deploy-multi-model/multi-model-register-and-deploy.ipynb