Questa versione precedente di AI Platform Prediction è ritirata e non sarà più disponibile su Google Cloud dopo il 31 gennaio 2025. Tutti i modelli, i metadati associati e i deployment verranno eliminati dopo il 31 gennaio 2025. Esegui la migrazione delle tue risorse in Vertex AI per accedere a nuove funzionalità di machine learning non disponibili nella piattaforma AI.
Utilizzo di scikit-learn su Kaggle e AI Platform Prediction
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Puoi eseguire il deployment dei modelli scikit-learn addestrati in Kaggle in Previsione di AI Platform per elaborare le previsioni su larga scala.
Questa puntata di AI Adventures spiega il flusso di lavoro di base su come prendere un modello addestrato ovunque, incluso Kaggle, e pubblicare le previsioni online da Previsione di AI Platform.
Salva il modello utilizzando la libreria sklearn.externals.joblib, assicurandoti di assegnare al file il nome model.joblib. Seleziona il pulsante Commit & Run per eseguire tutte le celle di codice del kernel in ordine. Il codice di addestramento del modello viene salvato ed eseguito.
Puoi scaricare i file del modello dalla scheda Output nel kernel.
Al link principale del kernel,
https://www.kaggle.com/[YOUR-USER-NAME]/[YOUR-KERNEL-NAME]/:
Seleziona la scheda Output nella parte superiore della pagina.
Il file model.joblib viene visualizzato in un elenco di Origini dati. Per scaricare il file, seleziona il pulsante Scarica tutto. In alternativa, passa il mouse sopra il nome del modello e seleziona l'icona di download accanto al nome.
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile da capire","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informazioni o codice di esempio errati","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Mancano le informazioni o gli esempi di cui ho bisogno","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 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."]]],[]]
