Question

我已经建立了一个深度学习模型，该模型用于预处理目的是使用名为Augmentor的自定义库，我想在运行于云上的Watson Machine learning服务上时将其包括在内。

目前，我在代码中使用一种变通方法，该变通方法使用pip安装库：

import pip

def install(package):
    if hasattr(pip, 'main'):
        pip.main(['install', package])
    else:
        pip._internal.main(['install', package])

try:
  import Augmentor
except:
  install("Augmentor")
  import Augmentor

我一直在查看命令行界面bx ml，我注意到有一个命令行bx ml generate-manifest libraries会生成library.yml：

name: libraries_custom
description: custom libraries for scoring
version: '1.0'
platform:
  name: python
  versions:
  - '3.5'

我想知道这是否是正确的，为什么要声明在WML上运行我的代码所需的自定义库？我在任何地方都找不到任何文档。

Answer 1

就我所知，您可以使用ibmcloud CLI的generate-manifest创建自定义组件

bx ml store libraries thepyfuncpackage-0.1.zip library.json

您可以找到完整的说明here

如果要安装其他库来支持您的工作，则必须创建一个wheel（.whl）文件，并将其包含在您作为训练运行或实验的一部分提交的.zip文件中。然后，您可以通过运行pip install /.whl命令来执行它们。

完整说明here

希望这很有帮助

我如何在Watson Machine Learning中使用bx ml生成清单库

1 个答案: