Python库支持scikit-learn模型分享与部署
SKOPS 是一个支持scikit-learn模型分享和部署的Python库。它提 供了将模型集成到Hugging Face Hub的工具,使模型可被发现和使用,无需下载或加载。主要功能包括创建模型库、生成模型卡和安全保存sklearn估算器。详细信息和使用指南请参考文档。
skops
是一个用于帮助分享基于 scikit-learn
模型并将其投入生产的 Python 库。目前,它提供了将模型轻松集成到 Hugging Face Hub 的工具,这使得模型可以被分享、发现,并通过 Hub 的 API 推理和小部件获取模型输出,无需下载或加载模型。
skops.hub_utils
:这个工具集主要用于创建并将模型存储在 Hugging Face Hub 上的模型仓库。通过 skops.hub_utils.init
和 skops.hub_utils.push
,用户可以轻松将自己的模型上传到 Hugging Face Hub。
skops.card
:这部分功能用于创建一个模型卡片,详细说明模型的功能和使用方法。这个模型卡片可以作为 README.md 文件存储在 Hugging Face Hub 上,并附带预填充的元数据,以帮助 Hub 理解模型。
skops.io
:这个模块提供了安全的存储机制,用于保存 sklearn 估计器及其他内容,而不使用不安全的 pickle
。这是确保模型数据安全性的一项重要功能。
用户可以参考 library 的 文档,该文档提供了有关上述功能的用户指南和完整示例,帮助用户理解并运用这些特性。
用户可以通过以下命令安装 skops
库:
python -m pip install skops
用户可以在 项目的 issue 跟踪器 上报告问题和提出问题。在创建新问题前,请尽量查看是否已经存在相关问题。
skops
为模型开发者和数据科学家提供了一个强大的工具箱,帮助他们将机器学习模型从开发阶段顺利过渡到生产环境。同时,它通过与 Hugging Face Hub 的集成,促进了模型的共享和重用,大大提升了模型开发与部署的效率。
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