cargar_mmm#
- pymc_marketing.mlflow.load_mmm(run_id, full_model=False, keep_idata=False, artifact_path='model', dst_path=None)[fuente]#
Cargar un modelo MMM de PyMC-Marketing desde MLflow.
Puede cargar el modelo completo, incluyendo el InferenceData, o solo la versión más ligera del PyFuncModel.
- Parámetros:
- run_id
str El ID de ejecución de MLflow desde el cual cargar el modelo.
- full_model : bool, predeterminado=Truebool, predeterminado=True
Si es verdadero, carga el modelo MMM completo incluyendo los InferenceData.
- keep_idata : bool, predeterminado=Falsebool, predeterminado=False
Si es verdadero, mantenga los InferenceData descargados guardados localmente.
- artifact_path :
str, predeterminado=»model»python:str, por defecto=»modelo» La ruta del artefacto dentro de la ejecución donde se almacena el modelo.
- dst_path :
str|None, predeterminado=Nonepython:str | python:None, por defecto=None La ruta de destino local donde se descargará el InferenceData. Si es None, se establece por defecto en «idata_{run_id}» para evitar conflictos al cargar múltiples modelos.
- run_id
- Devoluciones:
- modelo :
mlflow.pyfunc.PyFuncModel|MMMmlflow.pyfunc.PyFuncModel|MMM El modelo MLflow PyFuncModel o modelo MMM cargado.
- modelo :
Ejemplos
# Load model using run_id model = load_mmm(run_id="your_run_id", full_model=True, keep_idata=True)