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在 Azure Container Regisrty 上使用自定義 Docker 映像部署

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在 Azure Container Regisrty 上使用自定義 Docker 映像部署

Java

慕碼人2483693 2022-06-02 16:12:12

我想使用Azure 機器學習服務在 Azure 上訓練Azure 機器學習模型。但我想使用自定義 Docker 映像在 azure 上部署模型。我無法理解如何使用自定義 Docker 映像部署機器學習模型。如果有任何關于使用自定義圖像部署 ml 模型的教程或博客，請與我分享。請檢查以下 Docker 文件命令：-# Set localeRUN apt-get updateRUN apt-get install localesRUN locale-gen en_US.UTF-8RUN update-locale.UTF-8# Install MS SQL v13 driver for PyOdbcRUN apt-get install -y curlRUN apt-get install apt-transport-httpsRUN curl https://packages.microsoft.com/keys/microsoft.asc | apt-key add - RUN curl https://packages.microsoft.com/config/ubuntu/16.04/prod.list > /etc/apt/sources.list.d/mssql-release.listRUN exitRUN apt-get updateRUN ACCEPT_EULA=Y apt-get install -y msodbcsqlRUN apt-get install -y unixodbc-dev我想使用Azure Container Registry推送 Docker 映像并使用自定義 Docker 映像。請讓我知道是否有任何方法。有什么方法可以使用自定義 docker 映像部署 Azure ML 模型？

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汪汪一只貓

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您可以執行以下操作：

使用在 Docker 部分中指定的自定義 Docker 映像的坐標創建一個 [Environment][1]。
使用該 Environment 作為參數創建 [InferenceConfig][2]，并在部署模型時使用它。

例如，假設您已經有一個模型并省略了其他參數：

from azureml.core.environment import Environment

from azureml.core.model import InferenceConfig

env = Environment(name="myenv")

env.docker.base_image = "mybaseimage"

env.docker.base_image_registry.address = "ip-address"

env.docker.base_image_registry.username = "my-username"

env.docker.base_image_registry.password = "my-password"

ic = InferenceConfig(…,environment = env)

model.deploy(…,inference_config = ic)

[1]: https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-core/azureml.core.environment.environment?view=azure-ml-py

[2]: https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-core/azureml.core.model.inferenceconfig?view=azure-ml-py

反對回復 2022-06-02

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