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Azure ML ワークスペースの autoML 機能でトレーニングされた StackEnsemble モデルがあります。Web サービスとしてデプロイしようとすると、以下のようなエラー (CrashLoopBackOff) が発生します。今、私はそれがモデル自体/それが必要とする依存関係と関係があると強く疑っています。score.py のモデル名を StackEnsemble (スケーラー付き) ではなく、通常の XGBoost である別のものに交換すると、サービスは問題なく作成されます。

次の質問があります: - コンテナ/依存関係リストを適切に構築するために、どのモデル/アルゴリズムが StackEnsemble 内にあるかをどのように見つけますか? - 実際にエラーが何であるかを調べる方法はありますか? ローカルコンテナを作成してそこでデバッグする以外に... ドキュメントに従って service.get_logs() を使用してログをフェッチしようとしましたが、そこには何もありません。問題を指摘していない最後の5行だけです。

ご意見をお聞かせください。

H2O AutoML モデルをトレーニングして保存しました。リロード後、predict メソッドを使用しているときに、次のエラーが発生しています:

モデルの作成中にエンコーディングを指定していませんが、現在このエラーが発生しています。誰でもこの問題について私を助けることができますか?

どんな助けでも大歓迎です。

私はかなり小さなデータセットを持っています: 15 列、3500 行で、h2o の xgboost が h2o AutoML よりも優れたモデルをトレーニングすることを一貫して見ています。H2O 3.26.0.2 と Flow UI を使用しています。

H2O XGBoost は数秒で終了しますが、AutoML は必要なだけ (20 分) かかり、常にパフォーマンスが低下します。

データセットが完璧ではないかもしれないことは認めますが、グリッドサーチを使用した AutoML は h2o XGBoost と同じくらい (またはそれ以上) 優れていると思います。私の考えでは、AutoML は複数の XGBoost モデルをトレーニングし、ハイパーパラメーターでグリッド検索を行うので、似ているはずですよね?

AutoML と XGBoost の両方で、同じトレーニング データセットと同じ応答列を使用します。

XGBoost で実験を実行するためのコードは次のとおりです。

AutoML で実験を実行するためのコードは次のとおりです。

さまざまな nfold を使用して、AutoML のモデルを増やし、早期停止ラウンドを増やしてみました。AutoML (XGBoost を除く) からすべてのアルゴリズムを除外しようとしましたが、それでも同じ結果が得られます。

結果の違いは次のとおりです。

H2O XGBoost:

xgboost-5a8f9766-940c-4e5c-b57d-62b186f4c058 の XGBoost ネイティブ パラメータ:

H2O AutoML (優勝モデル):

そして、同じ AutoML から最高評価の XGBoost モデル (リーダーボードで 3 番目):

XGBoost ネイティブ パラメータ (AutoML の XGBoost_grid_1_AutoML_20190819_235446_model_5 用):

Google Cloud が推奨する Python コードをコピーしました。私はそれをJupyter NotebookPythonファイルとして試しましたが、それでも構文エラーが発生します:

与えます:

次のように、ラベルで分割された GCloud バケットが既にあります。

各ラベル フォルダーには、写真が含まれています。ここで説明されているように、必要な CSV を生成したいのですが、各フォルダーに何百もの写真があることを考えると、プログラムでそれを行う方法がわかりません。CSV ファイルは次のようになります。

とても簡単な質問があります。最近、python を使い始めました。

H2O Automl の R コードは次のとおりです。

これらをPythonでどのように書くことができますか?

H2o AutoML を使用して Azure Machine Learning で ML モデルを構築しようとしていますが、モデルを正常に作成して予測を行うことができました。私が苦労しているのは、結果をcsvとして（理想的にはローカルPCに）ダウンロードすることです。

私が使用したコードは次のとおりです。

上記のコードはエラーなしで実行され、結果メッセージとして「/mnt/azmnt/code/Users/SA/data_pred.csv」が表示されます。csv が正常に作成されたと仮定します。

しかし、どこにあるのかわかりません。AzureML データセットを検索しましたが、何もありません。誰かがこれで私を助けることができれば感謝します。ありがとう

AML の autoML 機能を使用しようとしています。サンプル ノートブックでは、https パスからのみデータを取得する Dataset.Tabular.from_delimited_files(train_data) を使用していることがわかりました。データセット API を使用する代わりに、pandas データフレームを automl config に直接使用するにはどうすればよいでしょうか。または、pandas データフレームを表形式のデータセットに変換して automl config に渡す方法は何ですか?

したがって、私は ml を初めて使用し、automl に取り組んでいます。オンラインでの予測ははるかに優れていますが、問題はオフライン ソリューションが必要であることです。そのため、モデルをトレーニングしてオフラインでダウンロードしたら、エッジ Tensorflow にモデルをデプロイしています。ラベル txt ファイル、3 つの bin ファイル、および JSON ファイル形式である 1 つのモデル ファイルを取得しました。

このGoogle Edge Visionを読みましたが、まだモデルを機能させることができないようです。このリンクは、index.html ファイルを作成する必要があることを示しています。 Googleストレージから画像をロードしたいので、index.htmlファイルと同じフォルダー内の画像のパスを指定し、クロスオリジンを削除しましたが、それでも、画像を検出する確率ではなく、画像を表示しているだけです。そのようなもの、そしてはい、PythonでHttp.server 8080を開いたので、問題ありません

誰かが私を助けてくれますか?私はすでに多くのインターネットフォーラムを検索しましたが、答えが見つかりません

autoML Vision で新しいオブジェクト検出モデルを作成しようとしています。トレーニング データを準備してフォーマットする方法については、このガイドとこのガイドに従いました。なんらかの理由で、データのインポート時に多くのバウンディング ボックスが欠落しています。たとえば、84 個の境界ボックスを持つ画像は、autoML に 12 個しか読み込まれません。

境界ボックスの最小サイズ、画像ごとの境界ボックスの最大数、および画像の最大サイズを確認しました。

他の誰かが同じ問題を経験していますか?