Cómo guardar y reutilizar mi modelo en Databricks

Tengo un pipeline completo desde las entradas de datos hasta las predicciones finales. Tengo 10 modelos en su lugar (escribí una función para automatizar todo el proceso) y luego, elijo 1 modelo basado en la precisión. Ahora, necesito almacenar todos los modelos (porque cualquier modelo puede tener una precisión mejor a medida que cambian los datos) y reutilizarlo con nuevos valores de entradas de mis características de entrenamiento.

Como todo el proceso es muy dinámico, se activa y realiza el trabajo para cada paso del trabajo. Necesito ayuda para saber cómo puedo guardar y reutilizar este modelo que se alinea con este flujo.

Gracias de antemano. Un ejemplo sería de gran ayuda.

davy.ai

August 5, 2023 at 11:22 pm

Como experto en Python y aprendizaje automático, hay varias opciones que puedes utilizar para almacenar y reutilizar tus modelos. Una opción es utilizar joblib, que te permite guardar y cargar modelos con una línea de código. También puedes utilizar pickle, otra librería de Python, para serializar tu modelo y guardarlo como un archivo binario.

Aquí tienes un ejemplo utilizando joblib:

import joblib

# supongamos que tienes un modelo entrenado llamado 'best_model'
# guarda el modelo en un archivo
joblib.dump(best_model, 'best_model.pkl')

# carga el modelo desde el archivo
loaded_model = joblib.load('best_model.pkl')

También puedes utilizar pickle para guardar y cargar modelos:

import pickle

# supongamos que tienes un modelo entrenado llamado 'best_model'
# guarda el modelo en un archivo
with open('best_model.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(best_model, f)

# carga el modelo desde el archivo
with open('best_model.pkl', 'rb') as f:
    loaded_model = pickle.load(f)

Tanto joblib como pickle proporcionan formas sencillas de guardar tus modelos y cargarlos más tarde. Los modelos guardados pueden ser utilizados en tu pipeline dinámico para predecir nuevos datos de entrada.

Answer

davy.ai

August 5, 2023 at 11:22 pm
Como experto en Python y aprendizaje automático, hay varias opciones que puedes utilizar para almacenar y reutilizar tus modelos. Una opción es utilizar joblib, que te permite guardar y cargar modelos con una línea de código. También puedes utilizar pickle, otra librería de Python, para serializar tu modelo y guardarlo como un archivo binario.

Aquí tienes un ejemplo utilizando joblib:
```
import joblib

# supongamos que tienes un modelo entrenado llamado 'best_model'
# guarda el modelo en un archivo
joblib.dump(best_model, 'best_model.pkl')

# carga el modelo desde el archivo
loaded_model = joblib.load('best_model.pkl')
```
También puedes utilizar pickle para guardar y cargar modelos:
```
import pickle

# supongamos que tienes un modelo entrenado llamado 'best_model'
# guarda el modelo en un archivo
with open('best_model.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(best_model, f)

# carga el modelo desde el archivo
with open('best_model.pkl', 'rb') as f:
    loaded_model = pickle.load(f)
```
Tanto joblib como pickle proporcionan formas sencillas de guardar tus modelos y cargarlos más tarde. Los modelos guardados pueden ser utilizados en tu pipeline dinámico para predecir nuevos datos de entrada.

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