我有训练有素的毫升模型在蔚蓝的机学习，并且我希望不要将它部署到一个终点。 相反，我希望负荷的模型和运行它在我的地方机的预测结果。
我得到了这些文件的下载从蔚蓝的如下所示。 那么，什么我应该做到负荷的模式做预测？ 做所有这3个文件均需使用或只。柏文件是必要的？
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我们可能目标本地计算机用于部署我们的模型是创建在蔚蓝的机学习。
在你的情况我们需要使用docker图像，因为它提供了孤立的、集装箱化的经验。
下面是步骤，以部署为当地网络服务使用Docker:
- 连接到蔚机学习工作空间你的模型是注册。
- 创建一个
Model对象代表的模型。 - 创建一个
Environment对象包含的依赖性和定义的软件环境中，你的代码将运行。 - 创建一个
InferenceConfig对象的同事项的脚本Environment. - 创建一个
DeploymentConfiguration目的类别LocalWebserviceDeploymentConfiguration. - 使用
Model.deploy()创建一个Webservice对象。 这种方法下载Docker图像，并将它与Model,InferenceConfig，DeploymentConfiguration. - 激活
Webservice通过使用Webservice.wait_for_deployment().