Я пытаюсь уменьшить свои головные боли для создания ML Webservice на Azure ML Studio. Одна из вещей, которые застряли у меня, - это мы можем просто загрузить файлы .rda в Workbench и загрузить их через RScript (как на рисунке ниже).Загрузить сохраненную модель ML в R (локальном) в Azure Machine Learning Studio
Но не может напрямую подключаться к блоку R Script. Есть еще один способ сделать это (работает для загрузки пакетов, которые недоступны в каталогах Azure's R) - с помощью zip. Но на самом деле нет никакого ресурса, который я нашел для доступа к файлу .rda в .zip.
У меня есть 2 варианта, сделайте работу .zip или любую другую работу, где я могу напрямую использовать мою модель .rda. Если бы кто-то мог вести меня о том, как идти вперед, это было бы очень полезно.
Примечание: В настоящее время я создаю модели через блок «Создать RModel», обучая их и сохраняя, чтобы я мог использовать его для создания прогностического веб-сервиса. Но для таких моделей, как Random Forest, не знаете, как случайность может создавать модели (локальные версии и версии Azure различны, настройка семян также не очень помогает). Azure ML, по-видимому, вкратце сжат по графику, создавая итерации и автоматизируя рабочий процесс ML (или, возможно, я делаю это неправильно).
Он работал, спасибо! Не знаю, почему load() не работал. Пришлось использовать функцию readRDS(). –