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早些时候，当机器学习服务是 Bluemix 的一部分时，我用来轻松部署我的 SPSS Modeler 流，并且这些 SPSS 流通过 Json 脚本具有 Dashdb 连接。但是，在 Watson Studio 中，我没有发现 WML 的连接性。你能指导一下吗

1. 如果我可以部署现有的 SPSS Modeler（版本 18）Streams，这些 Streams 在 Watson Studio 中具有用于输入和输出的数据库连接？
2. 我是的，你能指出文档或教程吗？我可以像以前那样将 .str 文件导入 WML 吗？
3. 如果没有，最好的方法是什么？为什么这个有用的功能被拿走了？有没有计划再次包括在内？

假设我已经有一个 scikit-learn 模型，我想将它保存到我的 Watson Machine Learning 并使用 python 客户端部署它。

python 客户端文档：http ://wml-api-pyclient.mybluemix.net

我喜欢：

我想做的是将此模型部署为可通过 REST API 访问的 Web 服务。

我在这里阅读了 Watson 机器学习文档：https ://dataplatform.cloud.ibm.com/docs/content/analyze-data/wml-ai.html?audience=wdp&context=analytics

但是我在部署模型时遇到了麻烦。

我正在尝试rpy2在 Watson Studio“环境”中安装：

但是，这些环境似乎没有 R 可用：

如何在 Watson Studio Python“环境”中安装 rpy2？这可能吗？

注意：Watson Studio 环境是自定义容器，因此只有在已知答案适用于 Watson Studio 环境时才应提供答案。

当我将在 .csv 中编译的数据集添加到 Watson 工作室时，它会将数据限制为前 1000 行。我的 .csv 文件总共包含 7000 行数据。如何在 IBM Watson 工作室中将样本量增加到 1000 多行？

我正在尝试在 Watson Studio 中创建的 Jupyter notebook 中分析我在 DB2 on Cloud 上的数据集。当使用“%sql”魔术连接 DB2 时，DB2 不能正常工作，显示没有这样的模块。根据 IBM 教程，在连接 DB2 之前，需要在 Jupyter 单元中运行“%run db2re.ipynb”命令。但是当我运行这个单元时，什么也没有发生，“%sql”魔法仍然不可用。任何建议表示赞赏。

我正在尝试从 IBM Watson Studio 连接到 COS，但出现错误...

当我按回车时，我收到以下错误：

我需要帮助...我无法从我在 Watson Studio 中创建的笔记本访问我使用 IBM Cloud 仪表板创建的 COS 中的存储桶。调用这个bucket3。

最初，我使用 IBM Watson“添加资产”从单个 f2.zip (csv) 文件创建了一个 bucket2，并且我能够访问 f2.zip。调用这个bucket2。

f2.zip 上传到 bucket2 - 后来发现它是在以前的 COS 存储上创建的；IE。在 IBM Cloud“cloud-object-storage-nl”上创建的资产。调用这个bucket1。我在 IBM Cloud 上有一个 Lite COS，名称 = 'cloud-object-storage-xx'。

我可以阅读 f2.zip，并且可以使用“文件 UI”按钮生成的凭据 (cred_b2_editor) 在 bucket2 中创建一个新的 f2.zip。

IBM Cloud 仪表板显示：

我正在使用Creating a new text fileUsing Python ibm-cos-sdk 中的示例。

在 2 种情况下失败并显示“ClientError：调用 PutObject 操作时发生错误 (413)：请求实体太大”：

1. 当我从 IBM Cloud 生成的存储桶凭证中使用 endpoint_url = 'endpoints' 时）- ibm_api_key_id 无关紧要。

成功：当我使用 endpoint_url = 'endpoint_url' 形式时，Watson Studio 生成的 watson 凭证......无论 ibm_api_key_id（bucket2 或 bucket3）如何，都会写入 bucket2

代码：

凭据代码 - 以下所有内容均已生成

我正在运行一个 spark 作业，我正在读取、操作并将大量 txt 文件合并到一个文件中，但我遇到了这个问题：

Py4JJavaError：调用 o8483.collectToPython 时出错。：org.apache.spark.SparkException：作业因阶段失败而中止：838个任务的序列化结果的总大小（1025.6 MB）大于spark.driver.maxResultSize（1024.0 MB）

是否可以增加尺寸spark.driver.maxResultSize？

注意：这个问题是关于 WS Spark“环境”而不是关于分析引擎。

我已将 Spark 数据帧保存到云对象存储到 Watson Studio 项目的存储桶中：

我会将生成的文件夹显示在项目资产中。

最初，我尝试使用 project-lib，但从文档看来，您必须拥有一个类似对象的文件，这意味着将所有数据带回驱动程序节点，如果这样做，我的内存就会用完。

我在 5 节点环境中安装 Watson Studio 1.2.2

但是，安装卡在“正在测试与 root@node 1 '192.168.123.130' 的连接”“预安装脚本超时，重试”

供你参考

• 我在 5 个节点环境中安装了 Watson Studio（3 个控制/存储/计算节点 + 2 个部署节点）
• 操作系统 - RHEL 7.5
• 所有服务器都能够 ping 和 SSH 无密码
• 保留 1 个未使用的虚拟 IP
• 所有服务器都已经通过了 pre_install_check.sh 测试

各位大神能帮忙推荐一下这个安装问题的解决方案吗？