Version: 2.17.1

快速开始-线上训练

流程图

以逻辑回归算法为例，进行模型注册及在线训练。

本地模型文件结构

    ├── train_model.py                  <- 训练文件
    ├── requirements.txt                <- 环境文件
    ├── MLproject                       <- ML配置文件
    └── data.csv                        <- 训练数据集

创建在线模型

选择顶部导航中的【项目】，进入当前账号的项目界面。输入项目名称，选择目标项目。
点击左侧【数据】-【数据集】，点击右上角 【添加】，创建数据集。
创建数据集成功之后,点击根目录 / 行右侧按钮,选择上传按钮.
选择文件或文件夹选择要上传到数据集的文件.选择完成之后,点击上传按钮等待文件全部上传.
Git项目中为测试文件
进入该项目界面，点击左侧【工作区】-【代码建模】，进入该项目的模型列表页。选择目标模型。点击 模型名称 ，进入模型界面。

将本地项目文件提交 Git 存储库。
以Git为例，详情请了解 Git项目开发入门。
进入左侧菜单栏 【模型】，点击右上角 【添加模型】，填写相关信息，并增加该项目。
```
- 模型名称：自定义模型名称；

- Git地址：填写Git项目地址。
```
如提示配置密钥，详情请了解项目关联配置。
完成模型创建。