加载模型#

load_model(model_uri, dst_path=None)[源代码][源代码]#

从本地文件或运行中加载 sktime 模型。

参数:
model_uristr

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

  • mlflow-artifacts:/path/to/model

有关支持的URI方案的更多信息，请参阅 引用工件。

dst_pathstr, 可选 (默认=None)

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:
sktime 模型实例。

参考文献

[1]

https://www.mlflow.org/docs/latest/python_api/mlflow.models.html#mlflow.models.Model.load

示例

>>> from sktime.datasets import load_airline
>>> from sktime.forecasting.arima import ARIMA
>>> from sktime.utils import mlflow_sktime  
>>> y = load_airline()  
>>> forecaster = ARIMA(  
...     order=(1, 1, 0),
...     seasonal_order=(0, 1, 0, 12),
...     suppress_warnings=True)
>>> forecaster.fit(y)  
ARIMA(...)
>>> model_path = "model"  
>>> mlflow_sktime.save_model(  
...     sktime_model=forecaster,
...     path=model_path)
>>> loaded_model = mlflow_sktime.load_model(model_uri=model_path)
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