mlflow.h2o

mlflow.h2o 模块提供了一个用于记录和加载 H2O 模型的 API。该模块以以下格式导出 H2O 模型：

H20 (原生) 格式: 这是可以重新加载回H2O的主要类型。
mlflow.pyfunc: 为基于通用 pyfunc 的部署工具和批量推理而生成。

mlflow.h2o.get_default_conda_env()[源代码]

返回:: 通过调用 save_model() 和 log_model() 生成的 MLflow 模型的默认 Conda 环境。

mlflow.h2o.get_default_pip_requirements()[源代码]

返回:: 此flavor生成的MLflow Models的默认pip需求列表。对 save_model() 和 log_model() 的调用会生成一个pip环境，该环境至少包含这些需求。

mlflow.h2o.load_model(model_uri, dst_path=None)[源代码]

从本地文件加载H2O模型（如果 run_id 是 None）或运行。

此函数期望有一个使用 h2o.init 初始化的 H2O 实例。

参数:

model_uri – MLflow 模型的位置，采用 URI 格式。例如： - /Users/me/path/to/local/model - relative/path/to/local/model - s3://my_bucket/path/to/model - runs:/<mlflow_run_id>/run-relative/path/to/model - models:/<model_name>/<model_version> - models:/<model_name>/<stage> 有关支持的 URI 方案的更多信息，请参阅引用工件。
dst_path – 下载模型工件的本地文件系统路径。此目录必须已经存在。如果未指定，将创建一个本地输出路径。

返回:

一个 H2OEstimator 模型对象。

将 H2O 模型记录为当前运行的 MLflow 工件。

参数:

h2o_model – 要保存的 H2O 模型。
artifact_path – 运行相对的工件路径。
conda_env –
一个Conda环境的字典表示形式，或Conda环境yaml文件的路径。如果提供，这将描述模型应运行的环境。至少，它应指定包含在 get_default_conda_env() 中的依赖项。如果为 None，则通过 mlflow.models.infer_pip_requirements() 推断的pip要求添加一个conda环境到模型中。如果要求推断失败，则回退到使用 get_default_pip_requirements()。来自 conda_env 的pip要求被写入一个pip requirements.txt 文件，完整的conda环境被写入 conda.yaml。以下是一个conda环境的字典表示形式的*示例*:
```
{
    "name": "mlflow-env",
    "channels": ["conda-forge"],
    "dependencies": [
        "python=3.8.15",
        {
            "pip": [
                "h2o==x.y.z"
            ],
        },
    ],
}
```
code_paths – 本地文件系统路径列表，指向Python文件依赖项（或包含文件依赖项的目录）。这些文件在加载模型时会被*前置*到系统路径中。如果为给定模型声明了依赖关系，则应从公共根路径声明相对导入，以避免在加载模型时出现导入错误。有关``code_paths``功能的详细解释、推荐的使用模式和限制，请参阅`code_paths使用指南 <https://mlflow.org/docs/latest/model/dependencies.html?highlight=code_paths#saving-extra-code-with-an-mlflow-model>`_。
registered_model_name – 如果指定，在 registered_model_name 下创建一个模型版本，如果给定名称的注册模型不存在，则同时创建一个注册模型。
signature – 一个 ModelSignature 类的实例，描述了模型的输入和输出。如果没有指定但提供了 input_example，将根据提供的输入示例和模型自动推断签名。要在提供输入示例时禁用自动签名推断，请将 signature 设置为 False。要手动推断模型签名，请在具有有效模型输入（例如省略了目标列的训练数据集）和有效模型输出（例如在训练数据集上进行的模型预测）的数据集上调用 infer_signature()，例如：
input_example – 一个或多个有效的模型输入实例。输入示例用作提示，指示应向模型提供哪些数据。它将被转换为Pandas DataFrame，然后使用Pandas的面向分割的格式序列化为json，或者是一个numpy数组，其中示例将通过将其转换为列表来序列化为json。字节被base64编码。当``signature``参数为``None``时，输入示例用于推断模型签名。
pip_requirements – 可以是 pip 需求字符串的可迭代对象（例如 ["h2o", "-r requirements.txt", "-c constraints.txt"]），或者是本地文件系统上的 pip 需求文件的字符串路径（例如 "requirements.txt"）。如果提供，这将描述该模型应运行的环境。如果为 None，则通过 mlflow.models.infer_pip_requirements() 从当前软件环境中推断出默认的需求列表。如果需求推断失败，则回退到使用 get_default_pip_requirements()。需求和约束都会自动解析并分别写入 requirements.txt 和 constraints.txt 文件，并作为模型的一部分存储。需求也会写入模型 conda 环境（conda.yaml）文件的 pip 部分。
extra_pip_requirements – 可以是 pip 需求字符串的可迭代对象（例如 ["pandas", "-r requirements.txt", "-c constraints.txt"]），或者是本地文件系统上的 pip 需求文件的字符串路径（例如 "requirements.txt"）。如果提供，这将描述附加的 pip 需求，这些需求会被追加到根据用户当前软件环境自动生成的一组默认 pip 需求中。需求和约束会分别自动解析并写入 requirements.txt 和 constraints.txt 文件，并作为模型的一部分存储。需求也会被写入模型的 conda 环境（conda.yaml）文件的 pip 部分。 .. 警告:: 以下参数不能同时指定： - conda_env - pip_requirements - extra_pip_requirements 这个示例展示了如何使用 pip_requirements 和 extra_pip_requirements 指定 pip 需求。
metadata – 传递给模型并在 MLmodel 文件中存储的自定义元数据字典。
kwargs – 传递给 h2o.save_model 方法的关键字参数。

返回:

一个包含记录模型元数据的 ModelInfo 实例。

将 H2O 模型保存到本地文件系统中的路径。

参数:

h2o_model – 要保存的 H2O 模型。
path – 模型保存的本地路径。
conda_env –
一个Conda环境的字典表示形式，或Conda环境yaml文件的路径。如果提供，这将描述模型应运行的环境。至少，它应指定包含在 get_default_conda_env() 中的依赖项。如果为 None，则通过 mlflow.models.infer_pip_requirements() 推断的pip要求添加一个conda环境到模型中。如果要求推断失败，则回退到使用 get_default_pip_requirements()。来自 conda_env 的pip要求被写入一个pip requirements.txt 文件，完整的conda环境被写入 conda.yaml。以下是一个conda环境的字典表示形式的*示例*:
```
{
    "name": "mlflow-env",
    "channels": ["conda-forge"],
    "dependencies": [
        "python=3.8.15",
        {
            "pip": [
                "h2o==x.y.z"
            ],
        },
    ],
}
```
code_paths – 本地文件系统路径列表，指向Python文件依赖项（或包含文件依赖项的目录）。这些文件在加载模型时会被*前置*到系统路径中。如果为给定模型声明了依赖关系，则应从公共根路径声明相对导入，以避免在加载模型时出现导入错误。有关``code_paths``功能的详细解释、推荐的使用模式和限制，请参阅`code_paths使用指南 <https://mlflow.org/docs/latest/model/dependencies.html?highlight=code_paths#saving-extra-code-with-an-mlflow-model>`_。
mlflow_model – mlflow.models.Model 正在添加此风格。
settings – 加载模型时传递给 h2o.init() 的设置。
signature – 一个 ModelSignature 类的实例，描述了模型的输入和输出。如果没有指定但提供了 input_example，将根据提供的输入示例和模型自动推断签名。要在提供输入示例时禁用自动签名推断，请将 signature 设置为 False。要手动推断模型签名，请在具有有效模型输入（例如省略了目标列的训练数据集）和有效模型输出（例如在训练数据集上进行的模型预测）的数据集上调用 infer_signature()，例如：
input_example – 一个或多个有效的模型输入实例。输入示例用作提示，指示应向模型提供哪些数据。它将被转换为Pandas DataFrame，然后使用Pandas的面向分割的格式序列化为json，或者是一个numpy数组，其中示例将通过将其转换为列表来序列化为json。字节被base64编码。当``signature``参数为``None``时，输入示例用于推断模型签名。
pip_requirements – 可以是 pip 需求字符串的可迭代对象（例如 ["h2o", "-r requirements.txt", "-c constraints.txt"]），或者是本地文件系统上的 pip 需求文件的字符串路径（例如 "requirements.txt"）。如果提供，这将描述该模型应运行的环境。如果为 None，则通过 mlflow.models.infer_pip_requirements() 从当前软件环境中推断出默认的需求列表。如果需求推断失败，则回退到使用 get_default_pip_requirements()。需求和约束都会自动解析并分别写入 requirements.txt 和 constraints.txt 文件，并作为模型的一部分存储。需求也会写入模型 conda 环境（conda.yaml）文件的 pip 部分。
extra_pip_requirements – 可以是 pip 需求字符串的可迭代对象（例如 ["pandas", "-r requirements.txt", "-c constraints.txt"]），或者是本地文件系统上的 pip 需求文件的字符串路径（例如 "requirements.txt"）。如果提供，这将描述附加的 pip 需求，这些需求会被追加到根据用户当前软件环境自动生成的一组默认 pip 需求中。需求和约束会分别自动解析并写入 requirements.txt 和 constraints.txt 文件，并作为模型的一部分存储。需求也会被写入模型的 conda 环境（conda.yaml）文件的 pip 部分。 .. 警告:: 以下参数不能同时指定： - conda_env - pip_requirements - extra_pip_requirements 这个示例展示了如何使用 pip_requirements 和 extra_pip_requirements 指定 pip 需求。
metadata – 传递给模型并在 MLmodel 文件中存储的自定义元数据字典。