用 mlflow 拟合和预测 model

Question

我对 MLFlow 的使用非常陌生，但需要帮助，我试图了解如何再次尝试和预测我的 model。 我可以通过以下方式调用我的 model：

PLS_model = mlflow.pyfunc.load_model("runs:/FFFFF!@#!@#@!#!/logged_model", suppress_warnings = True)

并得到：

mlflow.pyfunc.loaded_model:
  artifact_path: logged_model
  flavor: mlflow.sklearn
  run_id: FFFFF!@#!@#@!#!

但是当我尝试将任何方法称为：

1).fit 或.predict。 我收到以下错误

AttributeError: 'PyFuncModel' object has no attribute 'fit'

AttributeError: 'PyFuncModel' object has no attribute 'predict'

在这里，我遇到了如何实际调用这些函数，但不确定我是否正确执行此操作。 总之，我如何预测，适合我的新数据。

谢谢

Answer 1

尝试使用sklearn model加载器

import mlflow.sklearn
model = mlflow.sklearn.load_model(..)
model.predict(...)