我有以下 df：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"foo": ["bar", "baz"]})
如何转换为 Huggingface 数据集？
我可以使用 mlflow 客户端加载模型的特定版本：
import mlflow
model_version = 1
model = mlflow.pyfunc.load_model(
model_uri=f"models:/c3760a15e6ac48f88ad7e5af940047d4/{model_version}"
)
但是有没有办法加载最新的模型版本呢？
在 mac m1 蒙特利上运行
\n在干净的环境中安装带有诗歌的火炬会给我带来以下运行时错误：
\n\xe2\x9c\x97 python --version \nPython 3.8.13\n\n\xe2\x9c\x97 poetry --version\nPoetry (version 1.2.2)\n\n\xe2\x9c\x97 poetry add torch\nUsing version ^1.13.0 for torch\n\nUpdating dependencies\nResolving dependencies... (0.1s)\n\nPackage operations: 5 installs, 0 updates, 0 removals\n\n \xe2\x80\xa2 Installing nvidia-cublas-cu11 (11.10.3.66): Pending...\n \xe2\x80\xa2 Installing nvidia-cuda-nvrtc-cu11 (11.7.99): Failed\n\n RuntimeError\n\n \xe2\x80\xa2 Installing nvidia-cuda-nvrtc-cu11 (11.7.99): Failed\n\n RuntimeError\n\n \xe2\x80\xa2 Installing nvidia-cublas-cu11 (11.10.3.66): Failed\n \xe2\x80\xa2 Installing nvidia-cuda-nvrtc-cu11 (11.7.99): Failed\n\n\n \xe2\x80\xa2 Installing nvidia-cudnn-cu11 (8.5.0.96): Failed\n\n RuntimeError\n\n Unable to find installation candidates for nvidia-cudnn-cu11 (8.5.0.96)\n\n at ~/Library/Application Support/pypoetry/venv/lib/python3.8/site-packages/poetry/installation/chooser.py:103 in choose_for\n 99\xe2\x94\x82 …工作流程：
我正在查看Mleap，但这仅支持 Scala 语言在没有 Spark 上下文的情况下进行推理。由于我们使用 PySpark，所以坚持使用 Python 语言会很好。
问题：什么是一个好的替代方案，可以让您在训练阶段在 (Py)Spark 中构建管道模型，并让您使用 Python 语言重用此管道模型，而不需要 Spark 上下文？
machine-learning inference-engine pyspark apache-spark-ml data-science
我的训练数据看起来像
df = pd.DataFrame({'A' : [2, 5], 'B' : [1, 7]})
我在 AWS Sagemaker 中训练了一个模型，并将该模型部署在端点后面。端点接受“text/csv”形式的有效负载。
要使用 boto3 调用端点，您可以执行以下操作：
import boto3
client = boto3.client('sagemaker-runtime')
response = client.invoke_endpoint(
EndpointName="my-sagemaker-endpoint-name",
Body= my_payload_as_csv,
ContentType = 'text/csv')
如何从我的 Dataframe 构建有效负载“my_payload_as_csv”以便正确调用 Sagemaker 端点？
现在可以使用 ios 11.3 和 apple arkit 1.5 检测垂直平面（一个很好的例子：ARKit 垂直平面检测）。
但有一个条件；您的墙上需要有一些颜色差异或结构才能被检测到。
是否也可以检测空白墙壁或具有 1 种颜色的墙壁？
我有一个 pandas 或 pyspark 数据框df，我想在其中运行期望。我的数据框已经在内存中了。如何将我的数据框转换为great_expectations 数据集？
这样我就可以这样做：
df.expect_column_to_exist("my_column")
我有一个数据帧:
day_bucket label numeric_value
0 2011-01-21 birds 4
1 2011-01-22 birds 0
2 2011-01-23 birds 7
3 2011-01-24 birds 3
我想透过这个数据帧,以便我有一个列birds低于它的列.
pd.pivot_table(df, values='numeric_value', index='day_bucket',columns='label')
得到:
label birds
day_bucket
2011-01-21 4
2011-01-22 0
2011-01-23 7
2011-01-24 3
我应该怎么做保持索引？结果如下:
day_bucket birds
0 2011-01-21 4
1 2011-01-22 0
2 2011-01-23 7
3 2011-01-24 3
我有一个范围
np.arange(1,11) # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
对于每个元素,我,在我的范围内,我想计算从元素i = 0到我当前元素的平均值.结果将是这样的:
array([ 1. , 1.5, 2. , 2.5, 3. , 3.5, 4. , 4.5, 5. , 5.5])
# got this result via np.cumsum(np.arange(1,11,dtype=np.float32))/(np.arange(1, 11))
我想知道numpy/pandas中是否没有开箱即用功能给我这个结果？
我想从 S3 存储桶中读取所有 parquet 文件，包括子目录中的所有文件（这些实际上是前缀）。
在 S3 URL 中使用通配符 (*) 仅适用于指定文件夹中的文件。例如，使用此代码将仅读取target/文件夹下的镶木地板文件。
df = spark.read.parquet("s3://bucket/target/*.parquet")
df.show()
假设我的 s3 存储桶中有这样的结构：
"s3://bucket/target/2020/01/01/some-file.parquet"
"s3://bucket/target/2020/01/02/some-file.parquet"
上面的代码会引发异常：
pyspark.sql.utils.AnalysisException: 'Path does not exist: s3://mailswitch-extract-underwr-prod/target/*.parquet;'
如何从 s3 存储桶的子目录中读取所有 parquet 文件？
为了运行我的代码，我将 AWS Glue 2.0 与 Spark 2.4 和 python 3 结合使用。
在大厅的部分下resources，我有时会遇到 type registry-image，有时会遇到 type docker-image。
resources:
- name: some-image
type: registry-image
source:
repository: 1234567890.dkr.ecr.eu-west-1.amazonaws.com/some-image
tag: 2.4.5
- name: other-image
type: docker-image
source:
repository: 1234567890.dkr.ecr.eu-west-1.amazonaws.com/other-image
tag: latest
它们看起来很相似，但到底有什么区别呢？