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我在 IBM Cloud ( https://dataplatform.cloud.ibm.com ) 的 Watson Studio 环境中的 RStudio 中开发了一个小模型。我正在尝试将模型保存在 RStudio 中并将其部署在 Watson 中以将其作为 API 发布，但我没有找到将其保存在 RStudio 中的方法。

是否可以在当前版本中做我想做的事情？

我找到了以下文档，但我猜它指的是不同版本的 Watson Studio： https ://content-dsxlocal.mybluemix.net/docs/content/SSAS34_current/local-dev/ml-r-models.htm

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我找不到通过 Watson Studio 功能保存模型的方法。但是，我能够使用 R pmml 库以 PMML 格式导出它，然后将 PMML 部署为服务。

install.packages("pmml")
library(pmml)
pmml(LogModel, model.name = "Churn_Logistic_Regression_Model", app.name = "Churn_LogReg", description = "Modelo de Regresion para Demo", copyright = NULL, transforms = NULL, unknownValue = NULL, weights = NULL)

一些进一步的文档： https ://www.rdocumentation.org/packages/pmml/versions/1.5.7/topics/pmml.glm

于 2019-02-14T12:30:06.320 回答
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添加 Gabo 从 Watson 工作室的角度回答的内容，并回答 IBM Watson Machine Learning 的部署部分。

  1. 您需要做的是首先使用 pmml 转换模型

前任。在 Watson Studio 上的 Rstudio 或 Watson Studio 的 R Notebook 中运行以下代码。

install.packages("nnet")
library(nnet)
ird <- data.frame(rbind(iris3[,,1], iris3[,,2], iris3[,,3]),
species = factor(c(rep("s",50), rep("c", 50), rep("v", 50))))
samp <- c(sample(1:50,25), sample(51:100,25), sample(101:150,25))
ir.nn2 <- nnet(species ~ ., data = ird, subset = samp, size = 2, rang = 0.1,
decay = 5e-4, maxit = 200)
install.packages("pmml")
library(pmml)
pmmlmodel <- pmml(ir.nn2)
saveXML(pmmlmodel,file = "IrisNet.xml")

  1. saveXML() 将生成/写入 IrisNet.xml 文件到 Rstudio 或 R Notebook 的本地空间，您需要将此文件下载到本地计算机。

  2. 现在要将其部署到 Watson 机器学习服务，请执行以下操作：-

  3. 现在单击 Watson Studio Project 中的 Add to Project -> Watson Machine Learning Model ，命名您的模型，然后选择您要使用的 WML 服务

  4. 从文件选项卡中选择 在此处输入图像描述

  5. 拖放xml文件

  6. 单击创建，它将保存到您选择的 WML 服务中。
  7. 现在您可以使用部署选项卡将此模型部署到 WML 服务
  8. 只需命名您的部署并单击保存
  9. 现在您已经部署了模型，您可以通过 REST API 开始使用。
于 2019-02-19T03:58:58.283 回答