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使用 ModelBuilder 类部署 PyMC 模型
- 22 二月 2023
许多用户在将他们的PyMC模型部署到生产环境中时面临困难，因为部署/保存/加载用户创建的模型没有得到很好的标准化。原因之一是PyMC中没有像scikit-learn或TensorFlow那样直接保存或加载模型的方法。新的ModelBuilder类旨在通过提供一个受scikit-learn启发的API来包装您的PyMC模型，从而改进这一工作流程。
使用ModelBuilder类部署PyMC模型
- 22 二月 2023
许多用户在将他们的PyMC模型部署到生产环境中时面临困难，因为部署/保存/加载用户创建的模型没有得到很好的标准化。原因之一是PyMC中没有像scikit-learn或TensorFlow那样直接保存或加载模型的方法。新的ModelBuilder类旨在通过提供一个受scikit-learn启发的API来包装您的PyMC模型，从而改进这一工作流程。
使用ModelBuilder类部署PyMC模型
- 22 二月 2023
许多用户在将他们的PyMC模型部署到生产环境中时面临困难，因为部署/保存/加载用户创建的模型没有得到很好的标准化。原因之一是PyMC中没有像scikit-learn或TensorFlow那样直接保存或加载模型的方法。新的ModelBuilder类旨在通过提供一个受scikit-learn启发的API来包装您的PyMC模型，从而改进这一工作流程。
使用 ModelBuilder 类部署 PyMC 模型
- 22 二月 2023
许多用户在将他们的PyMC模型部署到生产环境中时面临困难，因为部署/保存/加载用户创建的模型没有得到很好的标准化。原因之一是PyMC中没有像scikit-learn或TensorFlow那样直接保存或加载模型的方法。新的ModelBuilder类旨在通过提供一个受scikit-learn启发的API来包装您的PyMC模型，从而改进这一工作流程。