从另一个Azure ML工作区访问Azure ML模型注册表

Question

假设我有两个Azure ML工作区：

1. Workspace1-这是由一个团队(Team1(使用的，他们只训练模型并将模型存储在Workspace1 的模型注册表中

2. Workspace2-这由另一个团队(Team2(使用，他们将模型容器化，推送到ACR，然后在Azure ML Compute中部署容器化模型。

Team2是否可以从其Workspace2访问Workspace1的模型注册表，并检索模型以进行容器化和后续部署？或者，在Azure ML中是否存在共享模型注册表的概念，在该概念中，两个团队都可以存储和访问通用模型注册表？如果这些都不可能，那么团队1和团队2如何在具有上述给定职责的单一模型上合作？

Answer 1

如上所述，我认为最好的解决方案是使用一个工作区，而不是两个。听起来，您的团队1和团队2在一个项目上共享贡献。更好的方法是在Azure ML工作区中定义用户角色，这样团队2有权部署模型，团队1有权创建模型。

否则，如果您知道订阅、资源组、工作区名称等，您可以随时使用ML SDK编写Python代码来连接到任何工作区。

from azure.core import Workspace, Model
# connect to an existing workspace
name = 'WorkspaceName'
sub = 'subscriptionName'
resource_group = 'resourceGroupName'
ws = Workspace.get(name=name, subscription_id=sub, resource_group=resource_group) 
# retrieve existing model
model = Model(ws, name='your model name')