В мире машинного обучения обучение моделей может оказаться трудоемким и ресурсоемким процессом. После обучения модели важно сохранить ее для будущего использования, развертывания или обмена с другими. В этой статье мы рассмотрим различные методы сохранения и загрузки моделей машинного обучения, а также примеры кода на Python.

Методы сохранения моделей ML:

1. Pickle:
   Пример кода:

   import pickle
   # Save the model
   with open('model.pkl', 'wb') as f:
      pickle.dump(model, f)
   # Load the model
   with open('model.pkl', 'rb') as f:
      loaded_model = pickle.load(f)

2. Joblib:
   Пример кода:

   from sklearn.externals import joblib
   # Save the model
   joblib.dump(model, 'model.joblib')
   # Load the model
   loaded_model = joblib.load('model.joblib')

3. HDF5:
   Пример кода:

   import h5py
   # Save the model
   model.save('model.h5')
   # Load the model
   loaded_model = keras.models.load_model('model.h5')

4. TensorFlow SavedModel:
   Пример кода:

   import tensorflow as tf
   # Save the model
   tf.saved_model.save(model, 'saved_model')
   # Load the model
   loaded_model = tf.saved_model.load('saved_model')

5. ONNX:
   Пример кода:

   import onnx
   # Save the model
   onnx.save_model(model, 'model.onnx')
   # Load the model
   loaded_model = onnx.load_model('model.onnx')

6. Облачное хранилище:
   Пример кода (с использованием Google Cloud Storage):

   from google.cloud import storage
   # Save the model
   storage_client = storage.Client()
   bucket = storage_client.get_bucket('your-bucket-name')
   blob = bucket.blob('model.joblib')
   blob.upload_from_filename('model.joblib')
   # Load the model
   blob.download_to_filename('model.joblib')
   loaded_model = joblib.load('model.joblib')

В этой статье мы рассмотрели несколько методов сохранения и загрузки моделей машинного обучения. Каждый метод имеет свои преимущества и варианты использования, поэтому выберите тот, который соответствует вашим требованиям. При выборе метода сохранения моделей машинного обучения не забывайте учитывать такие факторы, как совместимость, размер файла и простота использования.