如何在 watson 机器学习中使用 bx ml generate-manifest 库

Question

我已经构建了一个深度学习模型，该模型使用名为 Augmentor 的自定义库进行预处理，我想在运行启用 Watson Machine learning 服务时包含它在云端。

现在我在我的代码中使用了一个解决方法，它使用 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 生成 libraries.yml：

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

我想知道为什么要在 WML 上声明运行我的代码所需的自定义库是否正确？我在任何地方都找不到关于此的任何文档。

Answer 1

至于 as，我知道您可以使用 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

如果您想安装额外的库来支持您的工作，您必须创建一个 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ning pip install /.whl 命令来执行它们。

完成说明here

希望对您有所帮助

如何在 watson 机器学习中使用 bx ml generate-manifest 库

How can I use the bx ml generate-manifest libraries in watson machine learning

ibm-watson

ibm-cloud