Вопрос или проблема
Я использую корзину S3 для хранения модели, которую я обучил на Python. Поскольку я использую корзину S3, я сначала преобразую файл в двоичный формат, а затем сохраняю его в корзину.
with open(r'model_svc_kernel_linear02.sav',"rb") as f:
s3_client.upload_fileobj(f, bucket, "model.sav")
Я могу прочитать файл, однако не могу использовать модель для предсказаний, так как это только объект байтов.
model = s3_resource.Object('mybucket', 'model.sav').get()['Body'].read()
Когда я пытаюсь прочитать двоичный файл, я получаю эту ошибку
with open(model) as f:
contents = f.read()
Traceback (most recent call last):
File "<string>", line 1, in <module>
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0x80 in position 0: invalid start byte
Я пробовал разные кодировки, но ни одна из них не работает. Есть ли лучший способ сохранить модель в корзине S3, прочитать ее и использовать для предсказания?
Чтобы использовать модель, сохраненную в корзине S3, для предсказания, вы можете сначала загрузить модель в память, вызвав метод loads() модуля pickle, который преобразует двоичные данные в объект Python. Затем вы можете использовать загруженную модель для выполнения предсказаний.
Вот пример, как загрузить модель и использовать ее для предсказания:
import boto3
import pickle
s3_client = boto3.client('s3')
# Скачиваем модель из корзины S3
response = s3_client.get_object(Bucket="mybucket", Key='model.sav')
# Читаем двоичные данные из ответа
binary_data = response['Body'].read()
# Загружаем модель из двоичных данных
model = pickle.loads(binary_data)
# Используем модель для предсказания
predictions = model.predict(X)
Ответ или решение
Когда вы работаете с моделями машинного обучения в облачных хранилищах, таких как Amazon S3, важно правильно загружать и использовать их в вашей Python среде. Давайте разберем процесс сохранения, загрузки и выполнения предсказаний с использованием модели, хранящейся в бинарном формате.
1. Сохранение модели в бинарном формате
Для начала вы правильно сохраняете модель в бинарном формате, используя библиотеку pickle. Вот как вы это делаете:
import boto3
import pickle
# Сохранение модели в бинарном формате
model = ... # ваша обученная модель
with open('model_svc_kernel_linear02.sav', 'wb') as f:
pickle.dump(model, f)
# Загружаем модель в S3
s3_client = boto3.client('s3')
with open('model_svc_kernel_linear02.sav', 'rb') as f:
s3_client.upload_fileobj(f, 'mybucket', 'model.sav')2. Загрузка бинарной модели из S3
Для загрузки вашей модели обратно в память вам нужно использовать метод get_object, который позволяет вам извлечь бинарные данные. Обратите внимание, как это делается:
# Загрузка модели из S3
s3_client = boto3.client('s3')
response = s3_client.get_object(Bucket="mybucket", Key='model.sav')
binary_data = response['Body'].read()3. Использование pickle.loads() для десериализации
После того как вы получили бинарные данные, следующим шагом является десериализация данных с использованием метода pickle.loads(), который преобразует бинарный объект в вашу исходную модель Python:
import pickle
# Десериализация бинарных данных в модель
model = pickle.loads(binary_data)4. Предсказание с использованием загруженной модели
Теперь, когда ваша модель загружена и готова к использованию, вы можете просто вызывать метод predict() на ваших данных:
# Пример данных (X), на которых вы хотите сделать предсказание
X = ... # ваши входные данные для предсказания
# Использование модели для предсказания
predictions = model.predict(X)
print(predictions)5. Ошибки и их разрешение
Вы упомянули о возникновении ошибки UnicodeDecodeError, когда пытались открыть бинарный файл. Это происходит из-за попытки считать бинарный файл как текст. Необходимо помнить, что бинарные файлы не должны открываться с использованием стандартной функции open() без указания режима. Однако в вашем случае вы не должны использовать open для работы с бинарными данными, так как они должны быть десериализованы с помощью pickle.
Заключение
Это руководство должно помочь вам правильно сохранять, загружать и использовать модели машинного обучения, которые хранятся в формате бинарных файлов на S3. Этот процесс включает использование pickle для сериализации и десериализации, что позволяет легко управлять вашими моделями в облачной среде. Убедитесь, что у вас установлены все необходимые библиотеки и что вы правильно настроили учетные данные для доступа к AWS S3.