フロントエンドがユーザー情報とデータを取得してクリーニングし、モデル化のために h2o AutoML に渡し、結果を回復して視覚化する ML アプリケーションを作成しようとしています。バックエンドは、何度も呼び出されるスタンドアロン/常時稼働のサービスになるため、各セッションで作成されたすべてのオブジェクトが確実に削除されるようにして、h2o が混乱してリソースを使い果たしないようにしたいと考えています。問題は、多くのオブジェクトが作成されていることです。それらを特定/追跡する方法がわからないため、各セッションを切断する前にオブジェクトを削除できます。
複数の分析を同時に実行する機能が必要であることに注意してください。つまり、別のセッションでまだ必要なオブジェクトが削除される可能性があるため、単に remove_all() を呼び出すことはできません。代わりに、remove() メソッドに渡すことができるセッション オブジェクトのリストが必要なようです。このリストを生成する方法を知っている人はいますか?
簡単な例を次に示します。
import h2o
import pandas as pd
df = pd.read_csv("C:\iris.csv")
my_frame = h2o.H2OFrame(df, "my_frame")
aml = H2OAutoML(max_runtime_secs=100)
aml.train(y='class', training_frame=my_frame)
Flow UI を見ると、この単純な例では 5 つの新しいフレームと 74 のモデルが生成されていることがわかります。これらを別のセッションで作成されたオブジェクトとは別に識別して削除できるセッション ID タグまたは同様のものはありますか?
