‫No último vídeo, vimos como podemos salvar nosso modelo treinado existente em um arquivo e, em seguida, carregá-lo de
‫volta e fazer algumas previsões que obtêm exatamente os mesmos resultados do modelo original que salvamos para todos.
‫Usamos Pikul para fazer isso.
‫Neste vídeo, veremos como podemos fazer a mesma coisa com o módulo job lib.
‫E de novo, se você não sabe de algo, você sempre pode ir, o que é job lib?
‫Job lib executando funções python como trabalhos de pipeline, e você pode percorrer a documentação aqui para ver
‫como faz isso, mas vamos ver um exemplo de como fazemos exatamente a mesma coisa aqui com
‫o módulo job lib para criar um título.
‫Vá job lib, mude isso para marcar para baixo, aperte, mude e entre.
‫Portanto, a primeira coisa que faremos é ir do job Lyd importar, descarregar e carregar.
‫Você pode ser capaz de adivinhar o que essas duas funções fazem.
‫Então, para salvar o outono moderno, vamos descartar o GSF porque vamos salvar exatamente o mesmo modelo que salvamos com o
‫Pikul.
‫Então, nosso classificador de pesquisa de grade, vamos passar o nome de arquivo e ir G. S. Modelo de floresta aleatório, trabalho de um
‫ponto, Leyb.
‫Então essa é a diferença aqui.
‫Podemos confirmar nosso nome.
‫OK, temos que ser iguais com Pikul.
‫Usamos Akl, que é a abreviação de Pikul, é claro, mas com job Leib fazemos ponto job Leyb.
‫E agora, se clicarmos em shift e lá, teremos uma pequena saída aqui.
‫Agora, se voltarmos ao nosso diretório de trabalho, veremos a mesma coisa.
‫Então, segundos atrás, nós temos o gabarito aleatório para o modelo um trabalho ao vivo.
‫E, novamente, você pode alterar o nome do arquivo para o que quiser.
‫Veja, agora temos cerca de meia dúzia de modelos apenas sentados em nosso diretório de trabalho.
‫Neste ponto, podemos movê-los para um arquivo de modelos.
‫Então, voltamos aqui agora, se quiséssemos carregar nosso modelo de trabalho ao vivo, você provavelmente pode adivinhar qual função
‫usamos para fazer isso.
‫Se não, vamos prosseguir e alguns vamos importar um modelo de licença de trabalho salvo e apenas
‫importar o mesmo modelo que dizemos que é um modelo de lib de trabalho carregado igual ao nome do arquivo de empréstimo.
‫Nós apenas temos que passar exatamente o mesmo nome de arquivo que salvamos como G. S. aleatória.
‫Devemos ser capazes de atingir Tabora.
‫Trabalho completo, Leyb.
‫Maravilhoso.
‫Então isso vai carregar, oh, o que temos aqui, não estamos com vírgula invertida?
‫FileName fazendo erros de digitação à esquerda, à direita e ao centro, mesmo usando a reclamação Tabora, lindo e novamente, uma vez
‫importado, podemos fazer previsões com nosso modelo carregado.
‫Então vamos ver de novo.
‫Faça e avalie previsões de empregos.
‫Job Leyb.
‫Por que o spread é igual ao trabalho carregado, o modelo ao vivo prevê o teste x.
‫Maravilhoso.
‫E então, mais uma vez, usaremos nosso valor.
‫Fred, veja como isso é útil.
‫Definimos essa função alguns anos atrás, mas agora a usamos pelo menos meia dúzia de
‫vezes, evitando que precisemos digitar vários códigos diferentes, o mesmo código repetidamente.
‫Assim, os desfiles de Job Leyby mudam e entram.
‫Devemos ser carregados.
‫O modelo de jobling não é definido quando estamos tornando este um modelo de trabalho carregado, para não alterá-lo para o job Leyb e então
‫isso deve funcionar.
‫Maravilhoso.
‫Então, se compararmos isso, é com o trabalho Leyb.
‫Estes estão com Pikul setenta e oito vírgula seis pontos Niantic e quarenta vírgula oito para tirar o ponto sete oito
‫take.
‫Portanto, é exatamente a mesma coisa com job Leyb e Pikul.
‫E agora qual você deve usar?
‫Bem, de acordo com a documentação de empréstimos do Saikat.
‫Vamos dar uma olhada.
‫Para que eu pudesse aprender.
‫Exportando um modelo, exportando um modelo, modelo, persistência.
‫Essa é a palavra que eu estava procurando.
‫Então, novamente, se você está pensando em algo que está tentando fazer com uma biblioteca, certo, basta pesquisar
‫o nome da biblioteca, é exatamente isso o que eu faço.
‫Digitei uma linha psíquica salvando um modelo.
‫Isso é o que eu queria fazer.
‫Vou ver a documentação.
‫Depois de treinar um modelo de linha psíquica, é desejável ter uma maneira de persistir no modelo para uso
‫futuro sem ter que treinar novamente.
‫Esse é o principal benefício de salvar um modelo.
‫Direito?
‫Então aqui está um exemplo.
‫Portanto, você pode usar o modelo de persistência integrado do Python, o Pikul.
‫Isso é o que vimos.
‫E agora você também pode usar, no caso específico de Saikat, aprender que pode ser melhor usar o dump óptico e
‫carga de substituição do Job Lib, que é mais eficiente em objetos que carregam grandes números de resolução mais
‫alta.
‫OK, internamente, como costuma ser o caso para estimativas de aprendizado Saikat ajustadas.
‫E é isso que estamos salvando em nosso caso.
‫Direito?
‫Estamos salvando um estimador de ciclone equipado, a. k. uma..
‫GCF, que é uma grade de pesquisa equipada, classificador de floresta aleatório.
‫Mas só as pessoas podem ir para a mesa e não para uma corda.
‫Portanto, o que isso quer dizer é que, essencialmente, se o seu modelo for grande, ele pode ser mais eficiente porque um modelo é feito de
‫grande, sem resolução superior, a. k. uma. padrões em números.
‫É disso que esses raios numéricos estão internamente preenchidos.
‫Provavelmente é disso que nosso classificador está cheio, apenas diferentes arrays irregulares com padrões entre eles.
‫É isso que aprendemos com os dados.
‫O que isso quer dizer é que se seu modelo for grande, em nosso caso, nossos modelos são relativamente
‫pequenos porque estamos trabalhando com apenas 300 ou mais amostras.
‫Mas se for grande, pode ser mais eficiente usar a biblioteca de tarefas em vez do Pikul.
‫Essa é a principal coisa com que se preocupar.
‫Tudo.
‫Portanto, esse é o ponto crucial de salvar e carregar um modelo treinado.
‫Novamente, nós os temos armazenados em nosso diretório aqui.
‫Se precisássemos compartilhar este modelo, poderíamos repassar para nosso aplicativo de produção ou para nossos colegas
‫para que eles pudessem replicar nosso trabalho ou algo parecido.
‫Agora estamos realmente na reta final.
‫A seguir, vamos dar uma olhada em nossa lista.
‫Vamos verificar como podemos juntar tudo.
‫Não vou estragar nada antes do próximo vídeo, então tenho uma pausa rápida.
‫Tente salvar um dos modelos que treinamos usando o rótulo de trabalho Pikul.
‫E te vejo no próximo vídeo.