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我使用带有 mlflow 的 ML 软件生成的 Python 代码来读取数据帧、执行一些表操作并输出数据帧。我能够成功运行代码并将新数据帧保存为工件。但是，我无法使用 log_model 记录模型，因为它不是我们训练和拟合的 LR 或分类器模型。我想为此记录一个模型，以便可以为其提供新数据并使用 REST API 进行部署

df = pd.read_csv(r"/home/xxxx.csv")


with mlflow.start_run():

    def getPrediction(row):
        perform_some_python_operations 
        return [Status_prediction, Status_0_probability, Status_1_probability]

    columnValues = []
    for column in columns:
        columnValues.append([])

    for index, row in df.iterrows():
        results = getPrediction(row)
        for n in range(len(results)):
            columnValues[n].append(results[n])

    for n in range(len(columns)):
        df[columns[n]] = columnValues[n]

    df.to_csv('dataset_statistics.csv')
    mlflow.log_artifact('dataset_statistics.csv')