将 h2o.ai 个模型保存到 python 中的 S3 存储桶
Save a h2o.ai model to S3 bucket in python
我一直在使用下面的命令将我的 h2O 模型保存到 python3 中的 s3 存储桶中（我使用的是亚马逊 EMR）：
h2o.save_model(model=best_gbm1,path='s3://bucketname/folder1/folder2', force=False)
但我收到以下错误：
H2OServerError: HTTP 500 Server Error:
Server error java.lang.RuntimeException:
Error: Not implemented
Request: None
您知道是否可以将 H2O 模型直接保存到 S3 存储桶中吗？
目前不支持通过 save_model() 将 h2o-3 模型保存到 s3 的功能（从版本 3.22.1.6 开始）。
我 运行 在版本 3.26.0.6 中遇到了同样的问题，并通过将协议更改为 s3a 而不是 s3 解决了这个问题：
h2o.save_model(model=best_gbm1,path='s3a://bucketname/folder1/folder2', force=False)
即使用基于对象的 S3 覆盖而不是基于块的覆盖。
我一直在使用下面的命令将我的 h2O 模型保存到 python3 中的 s3 存储桶中（我使用的是亚马逊 EMR）：
h2o.save_model(model=best_gbm1,path='s3://bucketname/folder1/folder2', force=False)
但我收到以下错误：
H2OServerError: HTTP 500 Server Error: Server error java.lang.RuntimeException: Error: Not implemented Request: None
您知道是否可以将 H2O 模型直接保存到 S3 存储桶中吗？
目前不支持通过 save_model() 将 h2o-3 模型保存到 s3 的功能（从版本 3.22.1.6 开始）。
我 运行 在版本 3.26.0.6 中遇到了同样的问题，并通过将协议更改为 s3a 而不是 s3 解决了这个问题：
h2o.save_model(model=best_gbm1,path='s3a://bucketname/folder1/folder2', force=False)
即使用基于对象的 S3 覆盖而不是基于块的覆盖。