AutoMl預測——查詢通過休息(問題輸入日期字段)

[prem_raj]

你好,

使用automl預測模型與樣本數據和模型訓練成功。但當我是服務模型在REST端點,我得到錯誤而通過內置瀏覽器查詢和郵遞員。(錯誤似乎日期字段類型——把python代碼錯誤)

樣本數據訓練:

日期IPG3113N類型

74.6385 01/01/72放射性

輸入Json請求:

{

" dataframe_split ": {

“列”:(

“日期”,

“類型”

),

“數據”:(

(

“1973-12-02”,

“放射性”

]

]

}

}

錯誤了:

{“error_code”:“BAD_REQUEST”、“消息”:“遇到了一個意想不到的錯誤,同時評估模型。驗證輸入兼容模型推理。錯誤的不能使用.astype將timezone-aware dtype, timezone-naive dtype。使用obj.tz_localize(沒有)或obj.tz_convert (UTC) .tz_localize (None)。“,”stack_trace”:“回溯(最近的電話最後):\ n \”的文件/ opt / conda / env / mlflow-env / lib / python3.9 /網站/熊貓/核心/ groupby /groupby.py\“1353行,我

我已經嚐試:

1. 改變了日期輸入字段與不同的值(如1973 - 12 - 02 - t00:00:00.000 + 0000, 1973-12-02就是
2. 用不同的磚11.3 LTS和12.2 LTS版。

我知道我的筆記本生成日期輸入錯誤,但無法求出期望輸入值。

有人能幫嗎?

[匿名]

@prem raj:

基於錯誤消息,似乎輸入日期格式不兼容的模型推理。錯誤消息表明timezone-aware輸入日期格式,而模型預計timezone-naive格式。

為了解決這個問題,你可以試著轉換輸入日期之前timezone-naive格式發送給其他端點。您可以使用tz_localize和tz_convert方法從熊貓庫來執行這種轉換。這裏有一個例子如何修改輸入JSON請求:

{" dataframe_split ":{“列”:“日期”、“類型”,“數據”:[[1973 - 12 - 02 t00:00:00.000z, / /轉換為UTC時區“放射性”]]}}

注意日期字符串已經修改為包含一個時區偏移的Z,這表明UTC時區。你也可以完全刪除時區信息,和日期字符串轉換為一個timezone-naive格式使用tz_localize方法:

{" dataframe_split ":{“列”:“日期”、“類型”,“數據”:[[“1973-12-02就是/ /刪除時區信息“放射性”]]}}

還可以修改模型代碼來處理timezone-aware日期,但是這需要更改代碼,並根據你的用例可能不是可行的。

[prem_raj]

嗨Suteja,

謝謝你的回複。我試圖用提到時間與不同的輸入和仍然不能錯誤

{“error_code”:“BAD_REQUEST”、“消息”:“無效輸入。數據不兼容模型簽名。未能列日期轉換為類型“datetime64 (ns)”。錯誤:不能使用.astype轉換從timezone-aware dtype, timezone-naive dtype。使用obj.tz_localize(沒有)或obj.tz_convert (UTC) .tz_localize (None)。’”}

看著筆記本電腦後,我發現預測模型不記錄簽名或使用mlfow input_example回歸/分類的模型。在下麵的筆記本就像日誌模型沒有指定簽名(的問題)?

mlflow_prophet_log_model (prophet_model)

我試圖添加input_example和簽名啟用推測和驗證模型。