Как переопределить стандартную библиотеку платформы Google AI (например, обновить scikit-learn) и установить другие библиотеки для пользовательских процедур прогнозирования?
В настоящее время я создаю конвейер и пытаюсь увидеть, смогу ли я развернуть модель машинного обучения в службе прогнозирования платформы ИИ, а затем использовать ее позже в других проектах через HTTP-запрос, который предлагает служба прогнозирования.
Однако используемая модель была построена с использованием библиотеки scikit-learn более высокой версии, чем предлагается для версии 1.15 среды выполнения прогнозирования (это текущая версия, поддерживаемая Google для прогнозов scikit-learn). Эта версия среды выполнения поддерживает только версию scikit-learn 0.20.4, а для моей модели требуется версия 0.23.1. Насколько мне известно, все остальное в подпрограмме пользовательского прогнозирования работает так, как задумано, но ошибка, полученная при загрузке модели (), встречается только тогда, когда версия scikit-learn старше, чем требуется модели.
Итак, мне нужен способ заставить процедуру прогнозирования использовать определенную версию scikit-learn через установку pip или какой-либо эквивалент - в прошлом я делал это в Google Dataflow с помощью пользовательских установок в файле setup.py, но еще не чтобы добиться этого в пользовательских процедурах прогнозирования платформы AI. Я полагаю, это можно сделать?
неработающий 'setup.py'
from setuptools import setup
from setuptools import find_packages
REQUIRED_PACKAGES = ['scikit-learn>=0.23.1',
'mlxtend>=0.17.2']
setup(
name='my_custom_code',
version='0.1',
install_requires=REQUIRED_PACKAGES,
packages=find_packages(),
include_package_data=True,
scripts=['predictor.py']
)
1 ответ
Оказывается, в настоящее время Google не поддерживает эту возможность. На этом этапе существует закрытая альфа-версия для альфа-версии настраиваемых контейнеров прогнозирования платформы AI, но на данный момент я достиг того же результата, используя Dataflow с файлом setup.py с использованием пользовательских команд установки pip.
Это немного догадочная идея, поскольку я раньше не сталкивался с этой проблемой, но дайте мне знать, работает ли она: не могли бы вы указать дополнительный uri пакета через --package_uris
который содержит версию scikit-learn
что бы вы хотели?
Вы можете получить архив желаемой версии scikit-learn через:
pip download scikit-learn==0.23.1 --no-binary=:all:
Бесстыдный штекер: вам стоит проверить мою платформу. Он поддерживает прямую модель scikit-learn -> развертывание конечной точки HTTP и его намного проще использовать:) Отправьте мне электронное письмо наcontact@modelzoo.dev
и я могу включить вас в свой список бета-тестирования.