‫Dans la dernière vidéo, nous avons vu comment nous pouvons enregistrer notre modèle formé existant dans un fichier, puis le recharger, puis
‫faire des prédictions qui obtiennent exactement les mêmes résultats que le modèle d'origine que nous avons enregistré pour tous.
‫Nous avons utilisé Pikul pour le faire.
‫Dans cette vidéo, nous allons voir comment faire la même chose avec le module job lib.
‫Et encore, si vous ne savez pas quelque chose, vous pouvez toujours y aller, c'est quoi job lib ?
‫Job lib exécutant python fonctionne comme des travaux de pipeline, et vous pouvez consulter la documentation ici pour voir comment
‫vous le faites, mais voyons juste un exemple de la façon dont nous faisons exactement la même chose ici
‫avec le module job lib pour créer un en-tête.
‫Allez dans Job lib, changez-le pour marquer, appuyez, décalez et entrez.
‫Donc, la première chose que nous allons faire, vous pouvez passer du travail Lyd import, dump et load.
‫Vous pourrez peut-être deviner à quoi servent ces deux fonctions.
‫Donc, pour sauver l'automne moderne, nous allons jeter GSF parce que nous allons sauver exactement le même modèle que nous avons fait
‫avec Pikul.
‫Donc, notre classificateur de recherche de grille, nous allons lui passer le nom de fichier et passer à G. S. Modèle de forêt aléatoire, un travail de
‫point, Leyb.
‫C'est donc la différence ici.
‫Nous pouvons positiver notre nom.
‫OK, nous devons égaler avec Pikul.
‫Nous avons utilisé Akl, qui est l'abréviation de Pikul bien sûr, mais avec le travail Leib, nous faisons le travail par points Leyb.
‫Et maintenant, si nous appuyons sur Shift et là-dedans, cela nous donnera un petit résultat ici.
‫Maintenant, si nous revenons à notre répertoire de travail, nous verrons la même chose.
‫Donc, il y a quelques secondes, nous avons Jig's random pour le modèle un en direct.
‫Et encore une fois, vous pouvez changer ce nom de fichier en ce que vous voulez.
‫Vous voyez, nous avons maintenant environ une demi-douzaine de modèles dans notre répertoire de travail.
‫À ce stade, nous pouvons les déplacer dans un fichier de modèles.
‫Nous revenons donc ici maintenant, si nous voulions charger dans notre modèle de travail en direct, vous pouvez probablement deviner quelle fonction nous
‫avons utilisée pour le faire.
‫Sinon, nous allons passer en revue et certains, nous allons importer un modèle de congé de travail enregistré et nous
‫allons juste importer exactement le même modèle que nous disons qu'il s'agit d'un modèle de bibliothèque de travail chargé égal au nom du fichier de prêt.
‫Nous devons juste lui transmettre exactement le même nom de fichier que celui que nous avons enregistré sous le nom G. S. Aléatoire.
‫Nous devrions pouvoir frapper Tabora.
‫Travail terminé, Leyb.
‫Merveilleux.
‫Alors ça va le charger, oh, qu'avons-nous ici, n'est-ce pas la virgule inversée?
‫FileName faisant des fautes de frappe à gauche, à droite et au centre, même en utilisant la plainte Tabora, magnifique et encore une fois, une fois
‫importé, nous pouvons faire des prédictions avec notre modèle chargé.
‫Voyons donc à nouveau.
‫Faire et évaluer des prévisions d'emploi.
‫Job Leyb.
‫Pourquoi les spreads sont égaux au modèle de travail en direct chargé de prédire le test x.
‫Merveilleux.
‫Et puis encore une fois, nous utiliserons notre value.
‫Fred, vois comme ça s'est avéré utile.
‫Nous avons défini cette fonction il y a quelques années, mais maintenant nous l'avons utilisée au moins une demi-douzaine de fois, ce
‫qui nous évite d'avoir à taper un tas de codes différents, le même code encore et encore.
‫Alors le travail Leyb y défile et entre.
‫Nous devrions être chargés.
‫Le modèle de travail n'est pas défini lorsque nous en faisons un modèle de travail chargé, pour ne pas le changer en travail Leyb et cela
‫devrait alors fonctionner.
‫Merveilleux.
‫Donc, si nous comparons cela, c'est avec le travail Leyb.
‫Ce sont avec Pikul soixante-dix-huit virgule six points Niantic et quarante virgule huit pour prendre le point sept
‫huit.
‫C'est donc à nouveau exactement la même chose avec le travail Leyb comme Pikul.
‫Et maintenant, lequel devriez-vous utiliser ?
‫Eh bien, selon la documentation des prêts de Saikat.
‫Regardons.
‫Donc je pourrais apprendre.
‫Exportation d'un modèle, exportation d'un modèle, modèle, persistance.
‫C'est le mot que je cherchais.
‫Donc, encore une fois, si vous pensez à quelque chose que vous essayez de faire avec une bibliothèque, d'accord, recherchez
‫simplement le nom de la bibliothèque, c'est exactement ce que je fais.
‫J'ai tapé la ligne psychique en sauvant un modèle.
‫C'est ce que je voulais faire.
‫J'en viens à la documentation.
‫Après avoir entraîné un modèle de ligne psychique, il est souhaitable de disposer d'un moyen de conserver le modèle pour une
‫utilisation future sans avoir à se recycler.
‫C'est l'un des principaux avantages de l'enregistrement d'un modèle.
‫À droite?
‫Voici donc un exemple.
‫Vous pouvez donc utiliser le modèle de persistance Pikul intégré à Python.
‫C'est ce que nous avons vu.
‫Et maintenant, vous pouvez également utiliser, dans le cas spécifique de Saikat, apprendre qu'il peut être préférable d'utiliser le vidage et le chargement
‫optiques de remplacement de la tâche Lib, qui est plus efficace sur les objets qui transportent un grand nombre de résolutions
‫plus élevées.
‫OK, en interne, comme c'est souvent le cas pour les estimations d'apprentissage Saikat ajustées.
‫Et c'est ce que nous économisons dans notre cas.
‫À droite?
‫Nous gardons un estimateur de cyclone ajusté, a. k. une..
‫GCF, qui est une recherche par grille équipée, un classificateur de forêt aléatoire.
‫Mais ne peuvent que les gens au bureau et non à une chaîne.
‫Donc, ce que cela dit, c'est que parfois, si votre modèle est grand, il peut être plus efficace car un modèle est composé de grands, pas
‫de résolution plus élevée, a. k. une. motifs en nombre.
‫C'est ce dont ces rayons de nombres sont remplis intérieurement.
‫C'est ce dont notre classificateur est probablement plein, juste différents tableaux grumeleux avec des motifs entre eux.
‫C'est ce qu'il a appris des données.
‫Donc, ce que cela veut dire, c'est que si votre modèle est grand, dans notre cas, nos modèles sont
‫relativement petits car nous ne travaillons qu'avec environ 300 échantillons.
‫Mais s'il est volumineux, il peut être plus efficace d'utiliser Job lib sur Pikul.
‫C'est la principale chose à s'inquiéter là-bas.
‫Tout.
‫C'est donc le point crucial de l'enregistrement et du chargement d'un modèle entraîné.
‫Encore une fois, nous les avons stockés dans notre répertoire ici.
‫Si nous avions besoin de partager ce modèle, c'est quelque chose que nous pourrions transmettre à notre application de production ou
‫à nos collègues afin qu'ils puissent reproduire notre travail ou quelque chose comme ça.
‫Maintenant, nous sommes vraiment, vraiment sur la dernière ligne droite.
‫Ensuite, nous allons revenir sur notre liste.
‫Nous allons voir comment nous pouvons tout assembler.
‫Je ne spoilerai rien avant la prochaine vidéo, alors je fais une petite pause.
‫Essayez de sauvegarder l'un des modèles que nous avons entraînés à l'aide de l'étiquette de travail Pikul.
‫Et je vous verrai dans la prochaine vidéo.