‫Bien, todos, espero que estén tan emocionados como yo, ¿por qué?
‫Bueno, como estamos en la recta final, estamos hasta el número seis, guarde y cargue un modelo entrenado.
‫Así que hemos seguido todos estos pasos aquí.
‫Hemos visto cómo mejorar nuestros modelos con el ajuste de hiperparámetros.
‫Y digamos que estamos en un punto en el que hemos mejorado nuestro modelo hasta el
‫punto de que estamos felices de compartirlo con uno de nuestros colegas o algo así, o exportarlo y guardarlo
‫y ponerlo en uno de nuestras aplicaciones para que nuestros clientes quieran utilizarlas, es posible que quieran acceder a sus predicciones.
‫Algo en ese sentido.
‫Esencialmente, queremos tomar nuestro modelo que hemos entrenado.
‫Tenemos estos resultados para exportarlo a un archivo y para que podamos importarlo y usarlo en otro lugar en lugar de simplemente estar
‫dentro de nuestro cuaderno de Jupiter.
‫Así que creemos un encabezado seis tipos que guardan y cargan modelos de aprendizaje automático entrenados.
‫Hermoso, y hay dos formas en que podemos hacer esto, por lo que primero hay dos formas de guardar y cargar modelos de aprendizaje automático.
‫Voy a cubrir es con el módulo pickle de Python y el segundo es con el módulo job lib.
‫Así que veamos cómo podríamos hacerlo con Pickle.
‫Entonces, lo primero es importar Pikul.
‫Y luego, y si te estás preguntando qué es Pikul, puedes ir a Python, Pikul, como siempre, si no estamos seguros de
‫qué es algo, podemos buscarlo.
‫Entonces, serialización de objetos de Python.
‫Entonces, si lee esto, el módulo de píxeles implementa protocolos binarios para serializar y serializar una estructura
‫de objeto de Python.
‫Bueno, en nuestro caso, si se está preguntando qué es una estructura de objeto de Python, en nuestro caso, un objeto
‫de Python es nuestro modelo.
‫Entonces, si queremos decir, por ejemplo, salvar a G. S. Clasificadores que dicen que estamos más contentos con nuestro modelo
‫de parámetros de búsqueda de cuadrícula, dijo el clasificador de bosque aleatorio.
‫Hemos entrenado con búsqueda de cuadrícula.
‫Si quisiéramos exportar eso, este es nuestro objeto Python y eso es lo que la gente puede ayudarnos a hacer.
‫Así que hagámoslo.
‫Digamos un ejemplo de cómo podríamos exportar nuestro Southcliffe, que es un objeto Python a un archivo pickle.
‫Así que guarde un archivo.
‫Modelo para archivar, sí, por favor.
‫Y para hacerlo, usaremos el volcado de Pikul.
‫Lo vamos a pasar.
‫El objeto que nos gustaría guardar en nuestro caso es CLF, nuestro clasificador de búsqueda de cuadrícula, y luego puede
‫nombrarlo aquí.
‫Entonces necesitamos usar la función abierta.
‫Entonces, la función abierta de Python para manejar la entrada y salida de archivos.
‫Y en nuestro caso, solo vamos a usar el modelo de bosque aleatorio uno de ogro.
‫Ahora puedes ser tan creativo como quieras con estos nombres.
‫Puede haber alguna nomenclatura que decida con su equipo o algo así.
‫Eso es lo que usa para sus modelos.
‫Pero ahora, caso, acabo de hacer algo agradable y simple, y Pikul significa Pickleball.
‫Y también pasamos porque estamos escribiendo un archivo, pasamos el parámetro WB para escribir binario.
‫Entonces, si presionamos shift y entramos.
‫Hermosa.
‫Esto te va a salvar.
‫Nuestro modelo de búsqueda de cuadrícula con este nombre de archivo a nuestro directorio de trabajo actual.
‫Entonces, si subimos aquí, si salimos a trotar al azar, tendremos que hacer randoms allí.
‫Así que el servicio forestal aleatorio es un vehículo de un punto aleatorio, aleatorio, rápido y realmente aleatorio.
‫Y pueden ver que hay otro modelo aquí.
‫Así que este es uno que probé antes y este es otro que creamos justo al principio, donde estábamos viendo
‫un flujo de trabajo de segunda línea.
‫Y ahora, si ha detectado algunos de estos modelos, es posible que desee colocarlos como una caída de modelo, como si
‫tuviéramos nuestros datos en un archivo de datos.
‫Así que esta es solo una forma de ordenar el directorio.
‫Pero puedes ver el que acabamos de guardar aquí.
‫Eso fue hace unos segundos.
‫Ahora, si regresamos, ¿cómo cargaríamos eso o también podemos tratar con las personas, así que cargue un
‫modelo guardado, así que vamos a cargar el modelo Pikul igual a la carga del vehículo?
‫Ahora, la ventaja aquí es que debido a que hemos guardado un modelo en una pickleball y
‫porque está almacenado en nuestro directorio aquí, alguien que quisiera usar nuestro modelo no tendrá que seguir todos los pasos de
‫entrenamiento que hemos hecho arriba.
‫Solo pueden acceder al modelo y hacer predicciones cargándolo.
‫Podríamos copiar este nombre de archivo aquí, pero lo vamos a escribir en una pestaña.
‫Usamos TAB autocompletar para eso.
‫Y ahora, como estamos leyendo en un archivo, pasamos el parámetro.
‫Arbie para leer binario.
‫Maravilloso.
‫Eso está cargado en nuestro modelo de guardado.
‫Ahora, la forma de comprobarlo es que podemos hacer algunas predicciones para ver si este modelo, si realmente funcionó, si lo
‫guardamos y podemos usarlo para hacer predicciones, bueno, entonces estamos en un buen lugar.
‫Queremos hacer un modelo Pikul cargado.
‫No prediga ahora de manera similar a cómo hicimos predicciones antes con nuestro Southcliffe, podríamos
‫ejecutar exactamente esta misma línea aquí, pero haga predicciones con nuestro.
‫El modelo en escabeche predice maravilloso en el conjunto de datos de prueba, y luego llamaremos a nuestra función de valuación de desfiles
‫y la compararemos con las etiquetas de prueba para el pepinillo.
‫¿Por qué desfiles?
‫¿Qué tenemos aquí? Encontramos variables de entrada con un número inconsistente de muestras, hmm.
‫Sé lo que hemos hecho, tenemos una falta de coincidencia de datos aquí.
‫Qué tendríamos que hacer.
‫Creo que si solo comentamos esta línea y la recreamos, tenemos que volver a crear una instancia de nuestro tren y probarlo, eso es
‫lo que tenemos que hacer.
‫Así que tal vez solo comente estas líneas por el momento.
‫Ejecute esta celda.
‫Vuelve aquí.
‫Cargamos, así que el error aquí, creo que puedo estar equivocado aquí, cambiamos hacia allá vamos, es que
‫nuestra próxima prueba se había instanciado en algún lugar arriba y tuvimos que restablecerla para que se restableciera a la
‫forma correcta.
‫Y ahora la forma en que podemos saber que esto se ha realizado correctamente es comparando.
‫Entonces, si comparamos nuestras auto predicciones originales, estos valores aquí, si los copiamos, son las métricas de clasificación de
‫búsqueda de cuadrícula original.
‫Así que echemos un vistazo.
‫Así que estos son nuestros modelos cargados, métricas, precisión, setenta y ocho coma seis nueve.
‫Misma precisión, cero coma siete para la misma recuperación, cero coma ocho para lo mismo y F1 puntúa cero coma siete
‫ocho.
‫Entonces esto mismo, eso significa que nuestra importación, nuestro ahorro, nuestro modelo y la reimportación.
‫Así que cargarlo ha funcionado correctamente.
‫Y ahora, de nuevo, estos nombres aquí, puedes cambiarlos a lo que quieras.
‫Lo mismo ocurre con los nombres de las variables cargadas.
‫Pero este es solo un ejemplo rápido de cómo puede usar Pikul para guardar rápidamente uno de sus modelos en
‫un archivo y luego volver a cargarlo en una fecha posterior si es necesario, y luego hacer predicciones utilizando exactamente el mismo
‫modelo cargado que obtiene el valor exacto mismos resultados que el modelo que guardamos originalmente.
‫En el siguiente video, veremos cómo podemos hacer lo mismo, excepto que esta vez usando el trabajo Leyb.