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# Registre automáticamente los modelos de SageMaker IA con Model Registry SageMaker
<a name="mlflow-track-experiments-model-registration"></a>

Puede registrar los modelos de MLflow y registrarlos automáticamente en SageMaker Model Registry mediante el SDK de Python o directamente a través de la interfaz de usuario de MLflow. 

**nota**  
No utilice espacios en el nombre de un modelo. Mientras que MLflow admite nombres de modelos con espacios, SageMaker AI Model Package no lo hace. Se produce un error en el proceso de registro automático si se utilizan espacios en el nombre del modelo.

## Registre modelos con el SDK de SageMaker Python
<a name="mlflow-track-experiments-model-registration-sdk"></a>

Úselo `create_registered_model` en su cliente de MLflow para crear automáticamente un grupo de paquetes de modelos en SageMaker IA que se corresponda con un modelo de MLflow existente de su elección.

```
import mlflow 
from mlflow import MlflowClient

mlflow.set_tracking_uri({{arn}})

client = MlflowClient()

mlflow_model_name = {{'AutoRegisteredModel'}}
client.create_registered_model(mlflow_model_name, tags={{{"key1"}}: {{"value1"}}})
```

Se utiliza `mlflow.register_model()` para registrar automáticamente un modelo en el registro de SageMaker modelos durante el entrenamiento del modelo. Al registrar el modelo MLflow, se crean en SageMaker AI el grupo de paquetes de modelos y la versión del paquete de modelos correspondientes. 

```
import mlflow.sklearn
from mlflow.models import infer_signature
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

mlflow.set_tracking_uri(arn)
params = {"n_estimators": 3, "random_state": 42}
X, y = make_regression(n_features=4, n_informative=2, random_state=0, shuffle=False)

# Log MLflow entities
with mlflow.start_run() as run:
    rfr = RandomForestRegressor(**params).fit(X, y)
    signature = infer_signature(X, rfr.predict(X))
    mlflow.log_params(params)
    mlflow.sklearn.log_model(rfr, artifact_path="sklearn-model", signature=signature)

model_uri = f"runs:/{run.info.run_id}/sklearn-model"
mv = mlflow.register_model(model_uri, "RandomForestRegressionModel")

print(f"Name: {mv.name}")
print(f"Version: {mv.version}")
```

## Registro de modelos mediante la interfaz de usuario de MLflow
<a name="mlflow-track-experiments-model-registration-ui"></a>

También puede registrar un modelo en el registro de modelos directamente en la SageMaker interfaz de usuario de MLflow. En el menú **Modelos** de la interfaz de usuario de MLflow, elija **Crear modelo**. Todos los modelos recién creados de esta manera se añaden al registro de SageMaker modelos.

![Creación del registro de modelos en la interfaz de usuario de MLflow](http://docs.aws.amazon.com/es_es/sagemaker/latest/dg/images/mlflow/mlflow-ui-register-model.png)


Después de registrar un modelo durante el seguimiento del experimento, diríjase a la página de ejecución en la interfaz de usuario de MLflow. Seleccione el panel de **artefactos** y elija **Registrar modelo** en la esquina superior derecha para registrar la versión del modelo tanto en MLflow como en SageMaker Model Registry. 

![Creación del registro de modelos en la interfaz de usuario de MLflow](http://docs.aws.amazon.com/es_es/sagemaker/latest/dg/images/mlflow/mlflow-ui-register-model-2.png)


## Visualización de los modelos registrados en Studio
<a name="mlflow-track-experiments-model-registration-ui-view"></a>

En la página de inicio de SageMaker Studio, seleccione **Modelos** en el panel de navegación izquierdo para ver los modelos registrados. Para obtener más información sobre cómo empezar a usar Studio, consulte [Launch Amazon SageMaker Studio](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-updated-launch.html).

![Modelos de MLflow registrados en SageMaker Model Registry en la interfaz de usuario de Studio.](http://docs.aws.amazon.com/es_es/sagemaker/latest/dg/images/mlflow/mlflow-studio-model-registry.png)