試過了：#Generate dataimport pandas as pd import numpy as npdf = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 5), columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])df["y"] = (df['a'] > 0.5).astype(int)df.head()from mleap.sklearn.ensemble.forest import RandomForestClassifierforestModel = RandomForestClassifier()forestModel.mlinit(input_features='a', feature_names='a', prediction_column='e_binary')forestModel.fit(df[['a']], df[['y']])forestModel.serialize_to_bundle("jar:file:/dbfs/FileStore/tables/mleaptestmodelforestpysparkzip", "randomforest.zip")我收到此錯誤：No such file or directory: 'jar:file:/dbfs/FileStore/tables/mleaptestmodelforestpysparkzip/randomforest.zip.node'我也試過了：forestModel.serialize_to_bundle("jar:file:/dbfs/FileStore/tables/mleaptestmodelforestpysparkzip/randomforest.zip")并收到一條錯誤消息，指出缺少“model_name”屬性。請問你能幫幫我嗎？我添加了我嘗試做的所有事情以及我得到的結果：管道到 Zip：1.pipeline.serialize_to_bundle("jar:file:/dbfs/FileStore/tables/mleap/pipeline_zip/1/model.zip", model_name="forest")=> FileNotFoundError: [Errno 2] 沒有這樣的文件或目錄：'jar:file:/dbfs/FileStore/tables/mleap/pipeline_zip/1/model.zip/model.json'2.pipeline.serialize_to_bundle("jar:file:/dbfs/FileStore/tables/mleap/pipeline_zip/1/model.zip", model_name="forest", init=True)FileNotFoundError: [Errno 2] 沒有這樣的文件或目錄：'jar:file:/dbfs/FileStore/tables/mleap/pipeline_zip/1/model.zip/forest'要壓縮的模型forest.serialize_to_bundle("jar:file:/dbfs/FileStore/tables/mleap/random_forest_zip/1/model.zip", model_name="forest")=> FileNotFoundError: [Errno 2] 沒有這樣的文件或目錄：'jar:file:/dbfs/FileStore/tables/mleap/random_forest_zip/1/model.zip/forest.node'forest.serialize_to_bundle("jar:file:/dbfs/FileStore/tables/mleap/random_forest_zip/1", model_name="model.zip")=> FileNotFoundError: [Errno 2] 沒有這樣的文件或目錄：'jar:file:/dbfs/FileStore/tables/mleap/random_forest_zip/1/model.zip.node'forest.serialize_to_bundle("/dbfs/FileStore/tables/mleap/random_forest_zip/1", model_name="model.zip")=> 不要保存 zip。而是保存一個包。
1 回答
天涯盡頭無女友
TA貢獻1831條經驗 獲得超9個贊
我發現了問題和解決方法。
不再可能使用 Databricks 進行隨機寫入，如下所述：https ://docs.databricks.com/data/databricks-file-system.html?_ga=2.197884399.1151871582.1592826411-509486897.1589442523#local-file-apis
解決方法是在本地文件系統中寫入 zip 文件，然后將其復制到 DBFS 中。所以：
使用“init=True”在管道中序列化您的模型，將其保存在本地目錄中
使用“dbutils.fs.cp(source, destination)”將其復制到您的數據湖
dbutils.fs.cp（來源，目的地）
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