Блог

Я обучил свою модель pycaret локально, а затем позже перенес ее на S3. Теперь я хочу запустить метод predict_model() для моих больших производственных наборов данных.

Используя boto3, я копирую файл моей модели из S3 на главный узел моего кластера Spark EMR. Затем я импортирую библиотеку, используя

from pycaret.classification import *

И попробуйте применить мои прогнозы, как показано ниже —

 model_path = '/tmp/catboost_model_aug19'
saved_model = load_model(model_path)  
Transformation Pipeline and Model Successfully Loaded
new_data = spark.sql("select * from table").toPandas()
df = predict_model(saved_model, data = new_data)
  

Когда я запускаю predict_model() ит-ошибки, говоря Pipeline not found

В качестве альтернативы, когда я запускаю тот же код на своем локальном компьютере, он работает нормально. Как мне устранить эту ошибку?

Какая версия Pycaret использовалась для создания модели? Я столкнулся с аналогичной ошибкой, и оказалось, что маринованная модель была построена на предыдущей версии pycaret, в то время как у меня была последняя версия.