如何从 Google Cloud Storage 存储桶加载保存在 joblib 文件中的模型

Question

我想加载一个模型，该模型从 Google Cloud Storage 存储桶中保存为 joblib 文件。当它在本地路径时，我们可以这样加载它（考虑到model_file是系统中的完整路径）：

loaded_model = joblib.load(model_file)

我们如何使用 Google Cloud Storage 完成相同的任务？

Answer 1

我不认为这是可能的，至少以直接的方式。我虽然有一个解决方法，但可能没有您想要的那么有效。

通过使用Google 云存储客户端库[1]，您可以先下载模型文件，加载它，当您的程序结束时，将其删除。当然，这意味着您每次运行代码都需要下载文件。这是一个片段：

from google.cloud import storage
from sklearn.externals import joblib

storage_client = storage.Client()
bucket_name=<bucket name>
model_bucket='model.joblib'
model_local='local.joblib'

bucket = storage_client.get_bucket(bucket_name)
#select bucket file
blob = bucket.blob(model_bucket)
#download that file and name it 'local.joblib'
blob.download_to_filename(model_local)
#load that file from local file
job=joblib.load(model_local)

Answer 2

对于在谷歌上搜索此问题答案的任何人。除了显而易见的选项之外，还有两个选项可以使用 Google AI 平台进行模型托管（和在线预测）。

选项 1 是像这样使用 TemporaryFile：

from google.cloud import storage
from sklearn.externals import joblib
from tempfile import TemporaryFile

storage_client = storage.Client()
bucket_name=<bucket name>
model_bucket='model.joblib'

bucket = storage_client.get_bucket(bucket_name)
#select bucket file
blob = bucket.blob(model_bucket)
with TemporaryFile() as temp_file:
    #download blob into temp file
    blob.download_to_file(temp_file)
    temp_file.seek(0)
    #load into joblib
    model=joblib.load(temp_file)
#use the model
model.predict(...)

选项 2 是像这样使用 BytesIO：

from google.cloud import storage
from sklearn.externals import joblib
from io import BytesIO

storage_client = storage.Client()
bucket_name=<bucket name>
model_bucket='model.joblib'

bucket = storage_client.get_bucket(bucket_name)
#select bucket file
blob = bucket.blob(model_bucket)
#download blob into an in-memory file object
model_file = BytesIO()
blob.download_to_file(model_file)
#load into joblib
model=joblib.load(model_local)

Answer 3

截至 2020 年使用 tf2 的备选答案，您可以这样做：

import joblib
import tensorflow as tf

gcs_path = 'gs://yourpathtofile'

loaded_model = joblib.load(tf.io.gfile.GFile(gcs_path, 'rb'))

Answer 4

对于在谷歌上搜索这个问题的人们 - 这里有另一种选择。 open source modelstore library 是一个包装器，用于处理从 Google Cloud Storage 保存、上传和下载模型的过程。

在后台，它使用 joblib 保存 scikit-learn 模型，使用文件创建 tar 存档，并使用 [=] 从 Google Cloud Storage 存储桶中 up/downloads 它们11=] 和 blob.download_to_filename().

实际上它看起来有点像这样（full example is here）：

# Create  modelstore instance
from modelstore import ModelStore

ModelStore.from_gcloud(
   os.environ["GCP_PROJECT_ID"], # Your GCP project ID
   os.environ["GCP_BUCKET_NAME"], # Your Cloud Storage bucket name
)

# Train and upload a model (this currently works with 9 different ML frameworks)
model = train() # Replace with your code to train a model
meta_data = modelstore.sklearn.upload("my-model-domain", model=model)

# ... and later when you want to download it
model_path = modelstore.download(
  local_path="/path/to/a/directory",
  domain="my-model-domain",
  model_id=meta_data["model"]["model_id"],
)

full documentation is here.

Answer 5

我发现使用 gcsfs 是最快（也是最紧凑）的方法：

def load_joblib(bucket_name, file_name):
    fs = gcsfs.GCSFileSystem()
    with fs.open(f'{bucket_name}/{file_name}') as f:
        return joblib.load(f)

如何从 Google Cloud Storage 存储桶加载保存在 joblib 文件中的模型

How to load a model saved in joblib file from Google Cloud Storage bucket

python

google-cloud-storage

scikit-learn

joblib