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问基于sk-学习模型的大查询预测
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Stack Overflow用户

提问于 2019-07-15 07:04:02

回答 1查看 631关注 0票数 0

我在我的本地机器上创建了一个滑雪板模型。然后我就把它上传到google存储上了。我已经创建了一个模型和版本在人工智能平台上使用相同的模型。它正在为在线预测工作。现在，我希望执行批处理预测，并将数据存储到大查询中，比如每次执行预测时它都会更新大查询表。

有人能建议我怎么做吗？

machine-learning

google-cloud-platform

gcp-ai-platform-notebook

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2019-07-29 12:22:34

人工智能平台目前不支持将预测结果写入BigQuery。

您可以使用Dataflow将预测结果写入BigQuery。这里有两种选择：

创建使预测本身的数据流作业。
创建Dataflow作业，使用AI平台获取模型的预测。这可能会使用在线预测。

在这两种情况下，您都可以定义一个BigQuery接收器以将新行插入到表中。

或者，您可以在GCS中出现新文件时使用云函数更新BigQuery表。这个解决方案看起来如下：

使用gcloud运行批预测(`gcloud ml-引擎作业提交预测.-输出-路径=“gs://My Bucket/批-预测/”
结果在多个文件中写入：gs://[My Bucket]/batch-predictions/prediction.results-*-of-NNNNN
云函数是触发，用于解析结果并将结果插入到BigQuery。这个中型员额解释了如何设置

票数 2

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/57034720

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