Подходящая и прогнозирующая модель с mlflow ⇐ Python

[Anonymous]

Я очень новичок в понимании использования Mlflow, но нуждаюсь в помощи, я пытаюсь понять, как попытаться подготовить и еще раз предсказать мою модель. Я могу назвать свою модель по: < /p>
PLS_model = mlflow.pyfunc.load_model("runs:/FFFFF!@#!@#@!#!/logged_model", suppress_warnings = True)
< /code>
и get: < /p>
mlflow.pyfunc.loaded_model:
artifact_path: logged_model
flavor: mlflow.sklearn
run_id: FFFFF!@#!@#@!#!
< /code>
Но когда я пытаюсь вызвать любые методы как: < /p>
1).fit или .predict. Я получаю следующую ошибку < /p>
AttributeError: 'PyFuncModel' object has no attribute 'fit'

AttributeError: 'PyFuncModel' object has no attribute 'predict'
< /code>
Здесь я столкнулся с тем, как на самом деле вызовать эти функции, но не уверен, что я делаю это правильно. Таким образом, как я могу предсказать, соответствовать моим новым данным.
Спасибо

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/631 ... ith-mlflow