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我刚开始了解MLFlow的用法，但需要帮助，我正试图了解如何再次尝试拟合和预测我的模型。我可以通过以下方式调用我的模型：并获取：
mlflow.pyfunc.loaded_mo
浏览 8提问于2020-07-30得票数 1
我不清楚是否可以使用mlflow来服务于一个基于其先前预测而不断发展的模型。 我需要能够查询一个模型，以便对数据样本进行预测，这是mlflow服务的基本用法。然而，我也希望模型在内部进行更新，因为它已经看到了新的数据。 这是可能的，还是需要一个FR？
浏览 32提问于2021-03-26得票数 1
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下面是一个与在MLFlow中存储keras模型相关的简化代码段。)但是，假设每个模型都有一个对应的数据预处理函数，需要在预测之前应用于新的数据。processed_data = custom_processing_function(new_data)因为每个模型
浏览 0提问于2022-05-18得票数 0
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研究了确定性的GLM模型(OLS模型、Logistic回归模型、零膨胀模型等)与某些CART模型(随机森林模型、LightGBM模型、CatBoost模型等)之间的区别。这是基于随机预测的。我听说，对于随机模型，我们应该分成训练和测试，以避免过度拟合，这在确定性模型中不会发生，因为它们使用线性
浏览 0提问于2021-09-22得票数 2
我正在尝试使用mlflow来保存模型，然后加载它以进行预测。我使用了一个xgboost.XGBRegressor模型和它的sklearn函数.predict()和.predict_proba()来进行预测，但是事实证明mlflow并不支持实现sklearn API的模型，所以当稍后从mlflow加载模型时，mlflow返回一个xgboost.Booster的实例，
浏览 68提问于2020-09-20得票数 2
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以下是我的源代码：-import mlflow.sklearnimport pandas as pd‘在注册模型并在databricks中服务之后，当我使用以下输入请求通过databricks的模型服务接口调用模型时，我会得到一个错误：-
输入请求：- {&
浏览 14提问于2022-03-29得票数 1
在log_model调用中生成的runId需要在mlflow模型服务中访问第二步:我能够使用mlflow模型服务-m运行:观察:服务器在5000启动问:如何将在Step1中生成的
浏览 1提问于2019-09-04得票数 0
我正在使用sklearn包构建逻辑回归模型，然后对其进行评估。具体地说，我想使用交叉验证来实现这一点，但是不能找出使用cross_val_score函数来实现的正确方法。根据我看到的和一些，我需要传递函数模型、特性、结果和评分方法。然而，AUC不需要预测，它需要概率，所以它可以尝试不同的阈值，并基于此计算ROC曲线。那么，这里的正确方法是什么？这个函数将'roc_auc'作为一种可能的评分方法，所以我假设它与它兼容
浏览 3提问于2017-05-18得票数 10
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我开发了keras文本分类模型。我有预处理的数据(标记化)。我已成功记录训练好的模型(mlflow.keras.log_model)。我已经使用mlflow服务为模型服务了。现在，在对文本数据进行预测时，我需要使用用于训练的相同标记器对象进行预处理。如何预处理测试数据并从服务模型中获得预测。
浏览 8提问于2020-03-13得票数 2
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我的要求是为培训和预测创建单独的Mlflow自定义模型。我想要建立训练模型，并在预测模型中使用这些训练模型。
浏览 7提问于2022-04-29得票数 0
我不明白用mlflow.pyfunc.save_model()保存的对象和用mlflow.pyfunc.load_model()检索的对象之间的关系。加载的模型是一个'PythonModelContext‘对象，而不是我原来的python类。当我试图在加载的版本中使用预测方法时，我会得到一个错误。在这里，我初始化了MLflow并创建了类的虚拟示例impo
浏览 9提问于2022-10-27得票数 2
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我正在构建一个基于文本字段的多标签分类器来预测标签。例如，根据电影标题预测类型。我想使用MultiLabelBinarizer()对包含所有适用的体裁标签的列进行二进制化。分类器可以工作，但我对新数据的预测存在问题。我找不到一种将MultiLabelBinarizer()集成到管道中的方法，这样就可以保存并重新加载它，以便对新数据进行推断。(df)
推理包括从MLflow重新加载保存的模型<
浏览 4提问于2019-09-13得票数 3
我被MLFlow模型注册表卡住了。有人知道如何使用对象"mlflow.tracking.client.MlflowClient“加载模型吗？ 我想在那之后做一个预测。我在网上的文档里找不到它。
浏览 33提问于2020-12-29得票数 0
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我正在为一个ML项目开发一个版本跟踪系统，并希望使用MLflow来完成此工作。我的项目使用AWS Sagemaker的DeepAR进行预测。 我想做的很简单。我正在尝试用MLFlow记录Sagemaker估计器模型(Sagemaker DeepAR )。如何记录Sagemaker模型并获取MLFlow生成的cloudpickle和yaml文件？我现在的代码是： mlflow.pyf
浏览 10提问于2020-04-23得票数 0
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MLFlow Tracking非常适合监控实验，但我想知道在MLFlow或其他开源平台上是否有可以集成的解决方案来监控数据和模型漂移。来自Databricks的post展示了如何使用Delta Lake实现这一点，然而，由于您可以使用MLFlow部署和服务模型，因此在我看来，监控模型做出的预测将很容易，就像我们监控实验运行的方式一样。
浏览 31提问于2021-01-28得票数 2
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我试图用mlflow保存一个sklearn机器学习模型，它是一个包含我定义的自定义转换器的管道，并将它加载到另一个项目中。我在mlflow.pyfunc.log_model中看到了选项code_path，但是它的用途和用途对我来说并不清楚。我认为mlflow提供了一种简单的方法来保存模型并序列化它们，这样它们就可以在任何地方使用，如果您有本地sklearn模型(或者keras，.)，这是真的吗？这个问题似乎更多地<e
浏览 17提问于2020-03-04得票数 8
我正在使用从带有mlflow的ML软件生成的Python代码来读取数据帧、执行一些表操作和输出数据帧。我能够成功地运行代码，并将新的数据框架保存为工件。但是，我无法使用log_model记录该模型，因为它不是我们训练和匹配的LR或分类器模型。我想为此记录一个模型，这样就可以使用新的数据并使用rest进行部署。df = pd.read_csv(r"/home/xxxx.csv")
with <
浏览 6提问于2021-01-25得票数 4
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我遵循微软的官方教程：。_load_mlflow(model_uri)
File "/home/trusted-service-user/cluster-env/env/lib/python3.8/site-packages/azure/synapse/ml/predict/utils/_model_loader.py", line 59, in _load_mlflow model = <e
浏览 11提问于2022-03-26得票数 0
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我为这个新手的问题道歉，但我希望这里的人能给我指明正确的方向。
我想预测事件( X )发生的时间，因为我怀疑几个时间序列与X的时间相关。我的模型将接受完整的时间序列作为输入，并为事件X预测发生的时间输出一个值。请注意，我不是试图预测未来事件的时间，而是预测过去事件的时间。当使用该模型时，我将访问整个时间序列。经
浏览 0提问于2020-09-04得票数 0
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我拟合了两个回归模型，一个只有一个预测器，另一个有3个预测因子。现在我想比较一下这两种模型。我怎么能这么做？我知道如何在R中这样做，但不知道如何在python中这样做。这是R中比较这两种模型的代码-结果-Model 2: sales ~ adverts427690 96.447 < 2.2e-16 ***Signif. codes:
浏览 2提问于2020-07-07得票数 4
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