我正在尝试将一个自定义PhraseMatcher()组件集成到我的nlp管道中,这样我就可以加载自定义Spacy模型,而不必在每次加载时将我的自定义组件重新添加到通用模型中。如何加载包含自定义管道组件的Spacy模型?我创建组件,将其添加到管道中,并使用以下方法保存它:from spacy.lang.en import English
from spacy.matcher import通常情况下,当spaCy用未内置的组件名调用nlp.create_pi
因此,我已经开始创建一个MLOps管道,它在多个管道步骤中训练多个模型。 下图是Azure ML Studio中的编码管道步骤的图形表示。 ? 这些步骤运行良好,两个结束步骤都产生了我想要的模型(Train Data - Non EOW TFIDF和Train Data - EOW TFIDF)...然而,这就是我在注册和打包模型部分以进行部署时遇到的问题。这些模型在单独的管道步骤中生产和存储(参见下文了解列车数据的模型输出-非
我正在尝试构建基于Tensorflow框架的SageMaker管道。我只有训练,评估步骤,和注册模型。在评估步骤中,我为MetricsSource声明了ModelMetrics,并收到了一个错误。convert it to string type in execution timeor use `.expr` to translate it to Json for display purpose in Python
我在spark上运行了xgboost,然后遇到了AttributeError: 'XGBoostClassifier' object has no attribute 'booster' def train_model(trainDF): featuresCol="features", predictionCol="prediction",
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