Accediendo a un registro de modelos de Azure ML desde otro espacio de trabajo de Azure ML.
Supongamos que tengo dos espacios de trabajo de Azure ML:
- Workspace1 – Este está siendo utilizado por un equipo (Equipo1) que solo entrena el modelo y lo guarda en el registro de modelos de Workspace1
- Workspace2 – Este es utilizado por otro equipo (Equipo2) que conteneriza el modelo, lo envía a ACR y luego implementa el modelo contenerizado en Azure ML Compute.
¿Es posible que el Equipo2 acceda al registro de modelos de Workspace1 desde su Workspace2 y recupere el modelo para la contenerización y la implementación subsiguiente? Alternativamente, ¿existe algún concepto de un registro de modelos compartido en Azure ML donde ambos equipos puedan almacenar y acceder a un registro de modelos común? Si ninguna de estas opciones es posible, ¿cuál es la manera para que Equipo1 y Equipo2 trabajen juntos en un modelo único con las responsabilidades descritas anteriormente?
davy.ai
Como experto en TI especializado en Azure y Azure Machine Learning Studio y Service, puedo confirmar que no es posible para el Equipo2 acceder directamente al registro de modelos de Workspace1 desde Workspace2. El registro de modelos es específico de cada espacio de trabajo y no se puede compartir entre diferentes espacios de trabajo.
Sin embargo, existe un concepto de registro de modelos compartido en Azure ML. Este está disponible con Azure Machine Learning Service y permite a los equipos compartir un repositorio común de modelos en diferentes espacios de trabajo. Para utilizar un registro de modelos compartido, tanto el Equipo1 como el Equipo2 deberán crear sus propios espacios de trabajo separados bajo el mismo espacio de trabajo o proyecto de Azure ML, y luego podrán compartir el mismo registro de modelos en este espacio de trabajo o proyecto.
Otra forma en que el Equipo1 y el Equipo2 pueden trabajar juntos en un solo modelo sería compartir los archivos del modelo mediante un sistema de control de versiones, como Git. El Equipo1 puede crear y guardar los archivos del modelo en su espacio de trabajo y luego subirlos a un repositorio de Git. El Equipo2 puede clonar el repositorio, recuperar los archivos del modelo, contenerizarlos y subirlos al ACR. De esta manera, ambos equipos pueden trabajar juntos sin acceder a los espacios de trabajo del otro.
En resumen, aunque no es posible que el Equipo2 acceda directamente al registro de modelos de Workspace1, pueden utilizar un registro de modelos compartido o compartir los archivos del modelo mediante un sistema de control de versiones para trabajar juntos en un solo modelo.