Modèle de pickles

Ici, nous avons délimité/API avec la méthode prédire (). Dans quelle méthode de prédiction obtient les données du JSON passé par le demandeur. la méthode Model. prédicti() prend l`entrée du JSON et la convertit en tableau numpy 2D les résultats sont stockés dans la variable nommée output et nous retournons cette variable après l`avoir convertie dans l`objet JSON à l`aide de la méthode flacons jsonify (). Le premier outil que nous décrivons est Pickle, l`outil python standard pour la sérialisation de l`objet (de). Ensuite, nous examinons la bibliothèque Joblib qui offre une sérialisation facile (de) des objets contenant de grandes baies de données, et enfin nous présentons une approche manuelle pour l`enregistrement et la restauration d`objets à/à partir de JSON (JavaScript Object Notation). Aucune de ces approches ne représente une solution optimale, mais le bon ajustement doit être choisi en fonction des besoins de votre projet. # enregistrer le modèle sur le disque filename = `finalized_model. SAV`joblib. dump (modèle, nom de fichier) cet article montre comment enregistrer un modèle qui est généré à partir de zéro. Mais je cherche à former le modèle en incluant des données supplémentaires afin d`obtenir des performances de prédiction élevées et de précision pour les données invisibles.

Y at-il des pistes ou une approche que vous pouvez penser? J`ai un modèle d`ML qui est entraîné comme sauvé comme fichier Pickle, Randomforestclassifier. PKL. Je veux charger cette fois-ci en utilisant Java, puis exécuter mon code de la partie “prédiction” qui est écrit Python. Donc mon workflow est comme: Foe prédire: quand j`essaie de re-exécuter le modèle (sauvé) à un moment ultérieur, je n`ai plus le vectoriseur d`origine plus avec l`ensemble de données d`origine Désolé Samuel, je n`ai pas essayé d`enregistrer un modèle pré-formés avant. Je n`ai pas de bons conseils pour toi. Salut @ispmarin, pour autant que je peux dire, il ne se produit avec des régressors supplémentaires. Si je fais un modèle simple fbprophet, pas d`agresseurs supplémentaires, le décapage ne serait pas un problème. Hey Jason, je travaille sur un modèle pour classer les fichiers texte. J`utilise le CountVectorizer, TfidfTransformer et SGDClassifier dans la même séquence sur un ensemble de fichiers de données. J`économise l`objet SGDClassifier via la méthode joblib. dump que vous avez mentionnée dans cet article.

Si votre modèle est grand (beaucoup de couches et de neurones) alors cela peut avoir un sens. Il ya deux façons que nous pouvons enregistrer un modèle dans scikit apprendre: comme on le voit dans l`exemple, la bibliothèque Joblib offre un workflow un peu plus simple par rapport à Pickle. Bien que Pickle exige qu`un objet de fichier soit passé en tant qu`argument, Joblib fonctionne avec les objets de fichier et les noms de fichiers de chaîne.

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