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models parameter is not documented/add more info on models parameter

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ADO doc-enhancement MLOps
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Jupyter Notebook
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Beschreibung

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models take an array of models and links/example on how to create this model using MLFlow or other means
e.g. below is an example of how to create an azure model to be used in Model.deploy

model_image, azure_model = mlflow.azureml.build_image(model_uri=model_uri,
workspace=workspace,
model_name=model_name,
image_name=image_name,
description="some example description",
synchronous=True)

service = Model.deploy(workspace=workspace,
name=prod_webservice_name,
models=[azure_model],
inference_config=inference_config,
deployment_config=prod_webservice_deployment_config,
deployment_target = aks_target,
overwrite=True)

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#### Document Details

⚠ *Do not edit this section. It is required for docs.microsoft.com ➟ GitHub issue linking.*

* ID: f3e0f3c7-6241-c84e-e655-03e5c3ed4780
* Version Independent ID: 6e6bb0d2-2ab8-651a-190d-90c198eca17c
* Content: [azureml.core.model.InferenceConfig class - Azure Machine Learning Python](https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-core/azureml.core.model.inferenceconfig?view=azure-ml-py)
* Content Source: [AzureML-Docset/stable/docs-ref-autogen/azureml-core/azureml.core.model.InferenceConfig.yml](https://github.com/MicrosoftDocs/MachineLearning-Python-pr/blob/live/AzureML-Docset/stable/docs-ref-autogen/azureml-core/azureml.core.model.InferenceConfig.yml)
* Service: **machine-learning**
* Sub-service: **core**
* GitHub Login: @DebFro
* Microsoft Alias: **debfro**

Beitragsleitfaden

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Rechercherichtung

Beginne mit AzureML-Docset/stable/docs-ref-autogen/azureml-core/azureml.core.model.InferenceConfig.yml und vergleiche die generierte InferenceConfig-Dokumentation mit der verlinkten Seite. Dokumentiere den models-Parameter, einschließlich des Hinweises, dass er ein Array von Modellen akzeptiert, sowie des bereitgestellten Model.deploy-Beispiels; erledigt ist dies, wenn die veröffentlichte Parameterdokumentation diese Erklärung und dieses Beispiel enthält.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
azure, machine-learning, python
Bereich
documentation, machine-learning
Issue-Typ
Dokumentation
Schwierigkeit
1/5
Geschätzter Aufwand
1-3 Stunden
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Klar beschrieben
Anfängerfreundlichkeit
35/100

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