问题标签 [h2o4gpu]

我正在使用 R 中的 h2o4gpu 包来创建随机森林模型。创建模型后，我终生无法找到保存它的方法，以便在将来加载它。

我已经尝试使用在 R 中保存和加载对象的标准方法，如下面的代码所示。

当我加载保存的对象并尝试使用该对象进行预测时，我收到错误消息“无法使用非函数文件进行预测”。此外，保存的模型非常小（< 10 kb）让我相信它们是一个错误，因为我期望给定数据集的大小的模型文件很大。

使用 GPU h2o，我从预测中得到以下输出：

我正在寻找类似于输出为 CPU 版本的东西：

我想查看 GPU h2o 预测的置信区间。我需要做什么？

可以在 h2o Flow 中导入的外部 CSV 文件最大大小是多少？有文件大小限制吗？

谢谢萨文德拉

我需要使用 scikit learn 训练一个模型（随机森林），并且我想使用 GPU 选项在 Google Colab 上运行它。我知道我不能为此直接使用 sklearn，所以我在 Google Colab 上安装了 h2o4gpu 作为替代品，设置模型的所有参数以将其与 GPU 一起使用。一切似乎都运行良好，但是 Google Colab 告诉我我实际上并没有使用 GPU（它要求我切换到标准环境，因为我没有使用 GPU）。不幸的是，我无法在标准环境中训练模型，因为它需要太多资源并且出现内存错误。

所以，我的问题是，为什么它不起作用？如何正确设置 h2o4gpu 以便可以使用 Google Colab GPU 选项？

我正在尝试在大数据（200 万交易数据）上构建模型并低于错误。在进度条中模型构建没有进展，一段时间后作业停止并出现以下错误。我们在单节点和 h2o 中运行不分发。请建议这是否与内存问题有关。比如如果我们有 20 GB 的训练数据，那么应该给 h2o 多少内存，堆大小？是否所有完整的训练帧都存储在堆内存中？

谢谢迪普蒂

我们正在尝试使用 docker 映像创建一个 h20 集群，当我们尝试执行映像时，我们使用的是带有主机 IP 的 ENTRYPOINT 命令，它给了我以下错误（找不到 IP 地址）。请建议我们有一个演示。

无论如何，是否可以通过任何 api 将数据直接从 Elasticsearch 索引导入到 h2o。

谢谢萨文德拉

关于 h2o mojo 模型的问题。

我的理解是否正确，GLM MOJO 模型对模型的重要性不可变？

还是缺少什​​么？

当我从 GLM 模型查询 varimp/varimp_plot 时，有时会在屏幕截图上收到以下消息。

“警告：这个模型没有可变的重要性。”

这是平常的吗？而我们从生成它们的内核中的同一模型中获得 varimp。只是好奇想明白这一点。

任何线索将不胜感激。

我已经在 Pycharm IDE 中安装了官方的 h2o 包，如下图所示，安装后当我使用 h2o.init() 初始化 h2o 时，h2o 会话立即开始和关闭。请说明为什么它会立即关闭。

我必须在 h2o 中导入 mysql 表。我可以在本地 h2o 中执行此操作。我需要在 docker 容器中执行此操作。

如何在 docker compose 或 docker 文件中使用 mysql JDBC（mysql 连接器 jar）？h2o 只为 driverlessAI 提供了环境变量。h2o 开源的方法或环境变量是什么？我在下面使用 docker compose 文件，但它无法选择DRIVERLESS_AI_CONFIG_FILE环境变量。