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我正在尝试将模型保存到 MLFlow，但由于我有一个自定义预测管道来检索数据，因此我需要将额外的元数据保存到模型中。

我尝试使用我的自定义签名类，它可以正确完成工作并将模型与额外的元数据一起保存在 MLModel 文件（YAML 格式）中。但是当想要从 MLFlow 注册表加载模型时，签名是不容易访问的。

mlflow.sklearn.log_model(model, "model", signature = signature)

我还尝试在 log_model 函数中保存一个额外的字典，但它将它保存在 conda.yaml 文件中：

mlflow.sklearn.log_model(model, "model", {"metadata1":"value1", "metadata2":"value2"})

我应该自己做口味吗？还是我自己的模型继承？我在这里看到PyFuncModel 收到一些元数据类和一个实现来解决这个问题，但我不知道我应该在哪里将我自己的实现传递给实验脚本上的 PyFuncModel。这是一个最小的例子：

import mlflow
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

metadata_dic = {"metadata1": "value1", 
                "metadata2": "value2"}

X = np.array([[-2, -1, 0, 1, 2, 1],[-2, -1, 0, 1, 2, 1]]).T
y = np.array([0, 0, 1, 1, 1, 0])

X = pd.DataFrame(X, columns=["X1", "X2"])
y = pd.DataFrame(y, columns=["y"])


model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

mlflow.sklearn.log_model(model, "model")
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PythonModel执行推理时可以使用的工件集合。PythonModelContext对象由save_model()和log_model()持久性方法隐式创建，使用这些方法的 artifacts 参数指定的内容。

物产

包含 <name, artifact_path> 条目的字典，其中 artifact_path 是工件的绝对文件系统路径。

于 2021-12-07T06:05:10.367 回答
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最后，我创建了一个包含所有元数据的类并将其保存为模型参数：

model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)
model.metadata = ModelMetadata(**metadata_dic)
mlflow.sklearn.log_model(model, "model")

在这里我丢失了可定制的predict过程，但是在阅读MLFlow文档后不太清楚如何进行。

如果有人找到一个好的方法，将不胜感激。

于 2021-12-01T12:31:28.373 回答