学習済みパイプラインを保存して再読み込みする
joblibでモデルを永続化する
「学習済みパイプラインを保存して再読み込みする」はCoddyKit上の無料Data Science Academyレッスンです。 これはレッスン4/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはData Science Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 Data Science Academyコースには全4レッスンが含まれています。
1回学習すれば十分
パイプラインのfitとチューニングには時間がかかります。保存しておけば、予測のたびに再学習する必要がありません。💾
パイプラインをpickle化する
fit済みのパイプラインはPythonオブジェクトなので、ディスクにserializeして、まったく同じ状態に戻すことができます。
joblibが選ばれる理由
NumPy配列を多く含むscikit-learnオブジェクトでは、joblibは通常のpickleより高速でファイルサイズも小さいため、デフォルトの選択肢です。
import joblib1回の呼び出しで保存する
fit済みのパイプラインとファイル名をjoblib.dumpに渡します。前処理からモデルまでの全体が1つのファイルに保存されます。
joblib.dump(pipe, 'model.joblib')読み込み直す
後でどのスクリプトからでも、joblib.loadを使ってまったく同じパイプラインを復元できます。再学習は必要ありません。
pipe = joblib.load('model.joblib')すぐに予測する
読み込んだオブジェクトには、学習済みのスケーリングと重みがそのまま保持されています。そのため、新しいデータに対してすぐpredictを呼び出せます。
preds = pipe.predict(new_data)バージョンを合わせる
保存したモデルは、異なるライブラリバージョンで読み込むと動作しないことがあります。学習に使用したscikit-learnのバージョンを記録しておきましょう。
同じ列を入力する
新しいデータには、学習時と同じ列を同じ順序で含める必要があります。パイプラインが正しく変換するには、正確なschemaが必要です。
信頼できるファイルだけを使う
pickleの読み込みではコードが実行されるため、信頼できない提供元のファイルは決して開かないでください。モデルファイルはexecutableとして扱いましょう。
本番環境にデプロイする
この1つのファイルをWebアプリやバッチジョブで読み込めば、予測を提供できます。パイプライン全体を保存することで、deploymentがシンプルになります。
1つにまとめれば安心
前処理もモデルと一緒に保存されるため、デプロイしたパイプラインは学習時と同じ方法で入力を変換します。ずれもmismatchもありません。
クイックチェック
fit済みのscikit-learnパイプラインをディスクに保存する際、推奨されるツールはどれでしょうか？
まとめ
これで、学習済みパイプラインをjoblibで保存し、どこからでも読み込んですぐに予測できるようになりました。パイプラインの学習から利用までを一通り完了しました。🎉
AI チューターと学ぶ Python — 無料
ブラウザでリアルコードを書いて実行し、24/7 の AI チューターから瞬時にサポートを受け、ウェブまたはアプリで続きから学習できます。
- コース
- 30
- レッスン
- 120
よくある質問
「学習済みパイプラインを保存して再読み込みする」レッスンは無料ですか？
はい。「学習済みパイプラインを保存して再読み込みする」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、Data Science Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 Data Science Academyコースには全4レッスンが含まれています。
「学習済みパイプラインを保存して再読み込みする」で何を学びますか？
joblibでモデルを永続化する ブラウザで直接実行するハンズオンコードでData Science Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。
Data Science Academyを始めるのに経験は必要ですか？
事前経験は必要ありません。CoddyKitのData Science Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン4/4です。
「学習済みパイプラインを保存して再読み込みする」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？
ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。
このData Science Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？
はい。すべてのData Science Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。
このコースのすべてのレッスン
- 手作業の手順よりパイプラインを使う理由
- 異なる型にColumnTransformerを使う
- GridSearchCVでチューニングする
- 学習済みパイプラインを保存して再読み込みする