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machine-learning - 使用 sk-learn 模型进行大查询预测

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 09:42:25

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我在本地计算机上创建了一个 sklearn 模型。然后我把它上传到谷歌存储上。我使用相同的模型在 AI Platform 中创建了模型和版本。它正在用于在线预测。现在我想执行批量预测并将数据存储到大查询中，例如每次执行预测时它都会更新大查询表。

有人可以建议我该怎么做吗？

最佳答案

AI Platform 目前不支持将预测结果写入 BigQuery。

您可以使用 Dataflow 将预测结果写入 BigQuery。这里有两个选项:

创建数据流作业 makes the predictions itself .
创建使用 AI Platform 获取模型预测的 Dataflow 作业。也许这会使用在线预测。

在这两种情况下，您都可以定义 BigQuery 接收器以将新行插入表中。

或者，您可以使用Cloud Functions每当 GCS 中出现新文件时更新 BigQuery 表。该解决方案如下所示:

使用 gcloud 运行批量预测(`gcloud ml-engine 作业提交预测 ... --output-path="gs://[My Bucket]/batch-predictions/"
结果写入多个文件中:gs://[My Bucket]/batch-predictions/prediction.results-*-of-NNNNN
云函数为triggered解析结果并将其插入 BigQuery。 This Medium post解释如何进行此设置

关于machine-learning - 使用 sk-learn 模型进行大查询预测，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/57034720/

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