Esta versión heredada de AI Platform Prediction está obsoleta y dejará de estar disponible en Google Cloud después del 31 de enero de 2025. Todos los modelos, los metadatos asociados y las implementaciones se borrarán después del 31 de enero de 2025. Migra tus recursos a Vertex AI para obtener nuevas funciones de aprendizaje automático que no están disponibles en AI Platform.
Usa scikit-learn en Kaggle y AI Platform Prediction
Organiza tus páginas con colecciones
Guarda y categoriza el contenido según tus preferencias.
Puedes implementar modelos scikit-learn entrenados en Kaggle para AI Platform Prediction a fin de entregar predicciones a gran escala.
En este episodio de AI Adventures, se explica el flujo de trabajo básico sobre cómo llevar un modelo entrenado a cualquier lugar, incluido Kaggle, y entregar predicciones en línea en AI Platform Prediction.
Guarda tu modelo mediante la biblioteca sklearn.externals.joblib y asegúrate de asignar el nombre model.joblib al archivo. Selecciona el botón Confirmar y ejecutar para ejecutar todas las celdas de código del kernel en orden. De este modo, se guarda y ejecuta tu código de entrenamiento de modelos.
Puedes descargar los archivos de tu modelo desde la pestaña Resultado de tu kernel.
En el vínculo principal a tu kernel, https://www.kaggle.com/[YOUR-USER-NAME]/[YOUR-KERNEL-NAME]/, realiza los siguientes pasos:
Selecciona la pestaña Resultado en la parte superior de la página.
Tu archivo model.joblib aparece en una lista de Fuentes de datos. Para descargar el archivo, selecciona el botón Descargar todo. De forma alternativa, desplaza el mouse sobre el nombre del modelo y luego selecciona el ícono descargar que aparece junto al nombre del modelo.
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Información o código de muestra incorrectos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Faltan la información o los ejemplos que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-03-06 (UTC)"],[[["Scikit-learn models trained on Kaggle can be deployed to AI Platform Prediction to serve predictions at scale."],["The process involves training a scikit-learn model on Kaggle, saving it as `model.joblib` using the `sklearn.externals.joblib` library, and downloading it."],["After downloading, upload the `model.joblib` file to Cloud Storage."],["Create model and version resources on AI Platform Prediction, providing details about the model and its location in Cloud Storage."],["The model can then be used for online predictions by sending a prediction request to AI Platform Prediction."]]],[]]
