用 mlflow 擬合和預測 model

Question

我對 MLFlow 的使用非常陌生，但需要幫助，我試圖了解如何再次嘗試和預測我的 model。 我可以通過以下方式調用我的 model：

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

並得到：

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

但是當我嘗試將任何方法稱為：

1).fit 或.predict。 我收到以下錯誤

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

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

在這里，我遇到了如何實際調用這些函數，但不確定我是否正確執行此操作。 總之，我如何預測，適合我的新數據。

謝謝

Answer 1

嘗試使用sklearn model加載器

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