我的代碼運行預測將模型從mlflow部署。代碼我抄襲的例子mlflow實驗選項卡。
進口mlflow logged_model = '運行:/ id /模型# PyFuncModel負載模型。loaded_model = mlflow.pyfunc.load_model (logged_model) #熊貓DataFrame預測。熊貓作為pd loaded_model.predict導入(pd.DataFrame(數據)
我在這裏得到的錯誤在這條直線上
loaded_model.predict (pd.DataFrame(數據)
熊貓MlflowException:輸入數據幀列‘沒有’包含標量值,這就需要形狀(1),但有張量規格的形狀(1,“一些大整數”)。
誰能幫我如何解決這個錯誤嗎?
嗨@Koushik Deb試試這個現在將解決你的問題。如果它工作別忘了接受和upvote答案
進口mlflow進口大熊貓作為PyFuncModel pd #負荷模型。logged_model = ': / id /模型' loaded_model = mlflow.pyfunc.load_model (logged_model) #與單個列數據創建一個dataframe = pd。DataFrame({“文本”:["訪問www.bet365.com免費試用”]})#與dataframe調用預測方法預測= loaded_model.predict(數據)
你可以試試這個,我不知道dataframe的形狀是很有幫助的,如果你也會打印dataframe的形狀,根據我的假設和您試試這個提供的輸入代碼。
進口mlflow進口大熊貓作為PyFuncModel pd #負荷模型。logged_model = ': / id /模型' loaded_model = mlflow.pyfunc.load_model (logged_model) #創建一個列表的熊貓DataFrame data_list = data.values.tolist() #預測使用加載模型預測= loaded_model.predict (data_list) #打印打印預測(預測)
嗨@Koushik Deb試試這個現在將解決你的問題。如果它工作別忘了接受和upvote答案
進口mlflow進口大熊貓作為PyFuncModel pd #負荷模型。logged_model = ': / id /模型' loaded_model = mlflow.pyfunc.load_model (logged_model) #與單個列數據創建一個dataframe = pd。DataFrame({“文本”:["訪問www.bet365.com免費試用”]})#與dataframe調用預測方法預測= loaded_model.predict(數據)