‫OK, tout le monde, j'espère que vous êtes aussi excité que moi, pourquoi ?
‫Eh bien, parce que nous sommes sur la dernière ligne droite, nous sommes jusqu'au numéro six, enregistrez et chargez un modèle entraîné.
‫Nous avons donc parcouru toutes ces étapes ici.
‫Nous avons vu comment améliorer nos modèles avec un réglage hyper-paramétrique.
‫Et disons que nous sommes à un point où nous avons amélioré notre modèle au point que
‫nous sommes heureux de le partager avec l'un de nos collègues ou quelque chose comme ça, ou de l'exporter et de
‫l'enregistrer et de le mettre dans l'un des nos applications afin que nos clients puissent vouloir l'utiliser, puissent vouloir accéder à ses prédictions.
‫Quelque chose dans ce sens.
‫Essentiellement, nous voulons prendre notre modèle que nous avons formé.
‫Nous avons ces résultats qui l'exportent dans un fichier afin que nous puissions l'importer et l'utiliser ailleurs plutôt que
‫simplement dans notre cahier Jupiter.
‫Créons donc une rubrique six personnes enregistrant et chargeant des modèles d'apprentissage automatique formés.
‫Magnifique, et il y a deux façons de le faire, donc deux façons d'enregistrer et de charger d'abord les modèles d'apprentissage automatique.
‫Je vais couvrir avec le module pickle de Python et le second avec le module job lib.
‫Voyons donc comment nous pourrions le faire avec Pickle.
‫La première chose à faire est donc d'importer Pikul.
‫Et puis et si vous vous demandez ce qu'est Pikul, vous pouvez utiliser Python, Pikul, comme toujours, si nous ne savons pas ce qu'est
‫quelque chose, nous pouvons le rechercher.
‫Donc sérialisation d'objets Python.
‫Donc, si vous lisez ceci, le module pixel implémente des protocoles binaires pour sérialiser et sérialiser
‫une structure d'objet python.
‫Eh bien, dans notre cas, si vous vous demandez ce qu'est une structure d'objet python, dans notre cas, un
‫objet python est notre modèle.
‫Donc, si nous voulons dire, par exemple, sauvez G. S. Les classificateurs qui disent que nous sommes les plus satisfaits de notre
‫modèle de paramètres de recherche de grille, ont déclaré le classificateur de forêt aléatoire.
‫Nous nous sommes entraînés avec la recherche par grille.
‫Si nous voulions exporter cela, c'est notre objet python et c'est ce que les gens peuvent nous aider à faire.
‫Alors faisons-le.
‫Disons un exemple de la façon dont nous pourrions exporter notre Southcliffe, qui est un objet python vers un fichier pickle.
‫Alors enregistrez un fichier existant.
‫Modèle à déposer, oui, s'il vous plaît.
‫Et pour ce faire, nous allons utiliser Pikul dump.
‫Nous allons le passer.
‫L'objet que nous aimerions enregistrer dans notre cas est CLF, notre classificateur de recherche de grille, et vous pouvez ensuite lui donner un
‫nom ici.
‫Nous devons donc utiliser la fonction open.
‫Donc la fonction open de Python pour gérer l'entrée et la sortie des fichiers.
‫Et dans notre cas, nous allons simplement utiliser le modèle de forêt aléatoire d'ogre.
‫Maintenant, vous pouvez être aussi créatif que vous le souhaitez avec ces noms.
‫Il peut y avoir une nomenclature que vous décidez avec votre équipe ou quelque chose comme ça.
‫C'est ce que vous utilisez pour vos modèles.
‫Mais maintenant, cas, je viens de faire quelque chose de gentil et simple, et Pikul signifie Pickleball.
‫Et on passe aussi parce qu'on écrit un fichier, on passe le paramètre WB pour écrire en binaire.
‫Donc, si nous appuyons sur Maj et entrons.
‫Beau.
‫Cela va sauver.
‫Notre modèle de recherche de grille avec ce nom de fichier dans notre répertoire de travail actuel.
‫Donc, si nous montons ici, si nous faisons du jogging au hasard, nous avons des randoms là-dedans.
‫Donc, juste aléatoire Random Forest Service est un véhicule à un point aléatoire, aléatoire, rapide et vraiment aléatoire.
‫Et vous pouvez voir qu'il y a un autre modèle qui tombe ici.
‫C'est donc celui que j'ai déjà essayé et c'est un autre que nous avons créé dès le début où nous examinions
‫un flux de travail de deuxième ligne.
‫Et maintenant, si vous avez repéré quelques-uns de ces modèles, vous voudrez peut-être les mettre comme une chute de modèle, comme si nous
‫avions nos données dans un fichier de données.
‫Ce n'est donc qu'une façon de ranger le répertoire.
‫Mais vous pouvez voir celui que nous venons d'enregistrer ici.
‫C'était il y a quelques secondes.
‫Maintenant, si nous revenons, comment pourrions-nous charger cela ou pouvons-nous également traiter avec les gens, alors chargez
‫un modèle enregistré, nous allons donc charger le modèle Pikul égal à la charge du véhicule.
‫Maintenant, l'avantage ici est que parce que nous avons enregistré un modèle dans un pickleball et parce qu'il
‫est stocké dans notre répertoire ici, c'est que quelqu'un qui voulait utiliser notre modèle n'aura pas à suivre toutes les étapes de formation
‫que nous avons fait ci-dessus.
‫Ils peuvent simplement accéder au modèle et faire des prédictions en le chargeant.
‫Nous pourrions copier ce nom de fichier ici, mais nous allons simplement le saisir dans un onglet.
‫Nous utilisons la saisie semi-automatique TAB pour cela.
‫Et maintenant parce que nous lisons dans un fichier, nous passons le paramètre.
‫Arbie pour lire le binaire.
‫Merveilleux.
‫C'est donc chargé dans notre modèle de sauvegarde.
‫Maintenant, la façon de le vérifier est que nous pouvons faire des prédictions pour voir si ce modèle, s'il a réellement fonctionné, si nous l'avons
‫enregistré et que nous pouvons l'utiliser pour faire des prédictions, eh bien, nous sommes au bon endroit.
‫Nous voulons faire un modèle Pikul chargé.
‫Ne prédisez pas maintenant de la même manière que nous faisions des prédictions auparavant avec notre Southcliffe, nous
‫pourrions simplement exécuter exactement la même ligne ici, mais faire des prédictions avec notre.
‫Le modèle mariné prédit merveilleusement sur l'ensemble de données de test, puis nous appellerons notre fonction de parades d'évaluation
‫et la comparerons aux étiquettes de test au cornichon.
‫Pourquoi des défilés ?
‫Qu'avons-nous ici, des variables d'entrée trouvées avec un nombre incohérent d'échantillons, hmm.
‫Je sais ce que nous avons fait, nous avons un décalage de données ici.
‫Ce que nous aurions à faire.
‫Est-ce que je crois que si nous commentons simplement cette ligne et que nous la recréons, nous devons ré-instancier notre train et le tester,
‫c'est ce que nous devons faire.
‫Alors peut-être que je vais juste commenter ces lignes pour le moment.
‫Exécutez cette cellule.
‫Reviens ici.
‫Nous avons chargé, donc l'erreur ici, je pense que je peux me tromper ici, c'est parti, c'est que
‫notre prochain test avait été instancié quelque part au-dessus et nous avons dû le rétablir pour qu'il soit remis à
‫la bonne forme.
‫Et maintenant, la façon dont nous pouvons savoir que cela s'est passé correctement est de comparer.
‫Donc, si nous comparons nos auto-prédictions d'origine, ces valeurs ici, si nous les copions, correspondent aux métriques de classification de
‫la grille de recherche d'origine.
‫Jetons donc un coup d'œil.
‫Voici donc nos modèles chargés, métriques, précision, soixante-dix-huit virgule six neuf.
‫Même précision, zéro virgule sept pour le même rappel, zéro virgule huit au même et score F1 zéro virgule sept
‫huit.
‫Donc ce même, ça veut dire que notre import, notre sauvegarde, notre modèle et le réimporte.
‫Le chargement a donc fonctionné correctement.
‫Et maintenant encore, ces noms ici, vous pouvez les changer en ce que vous voulez.
‫Idem avec les noms de variables chargées.
‫Mais ce n'est qu'un exemple rapide de la façon dont vous pouvez utiliser Pikul pour enregistrer rapidement l'un de vos
‫modèles dans un fichier, puis le recharger à une date ultérieure si nécessaire, puis faire des prédictions en utilisant exactement le même
‫modèle chargé qui obtient exactement mêmes résultats que le modèle que nous avons initialement enregistré.
‫Dans la prochaine vidéo, nous verrons comment nous pouvons faire la même chose, sauf cette fois en utilisant le job Leyb.