训练 ML 模型后，应自动将其从本地移动到 Azure 存储。
如何自动将本地 ML 训练的模型存储在 Azure 存储帐户中，此处的目标是在训练模型时，它应自动存储在存储帐户容器中。
有几种解决方案可帮助将训练好的模型文件从本地复制到 Azure 存储。
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使用
azcopy sync命令将源位置复制到目标位置。Evan 如果您的本地操作系统是 Linux，您可以尝试通过间隔crontab运行它。 -
若要使用
Azure/azure-storage-fuse将 Azure Blob 存储的容器装载到 Linux 文件系统，请将训练的模型文件直接保存到装载的路径(如果本地训练计算机是 Linux(。 -
若要通过 Samba 3.0 将 Azure 文件共享与 Windows 或 Linux 或 macOS 用作本地文件系统中的目录，可以将训练好的模型文件保存到其中。
在 Python 训练 脚本结束时，使用适用于 Python 的 Azure 存储 SDK 添加一些代码，以直接将训练好的模块文件上传到 Azure 存储。
希望对您有所帮助。