Мобильная версияЯ хотел бы создать собственную PythonModel mlflow, функция прогнозирования которой не принимает никаких аргументов. Похоже, что mlflow.pyfunc.load_model (который я использую для повторного восстановления пользовательского объекта) возвращает PyFuncModel, метод .predict которого требует аргумент data. Есть ли какой-нибудь умный способ обойти это?
Примечание: я знаю, что странно иметь модель, функция прогнозирования которой не требует аргументов, но у меня есть причины!
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/792 ... no-argumen
