我对Algorithmia还比较陌生，但我之前用过scikit-learn，并且知道如何在训练模型后使用joblib来持久化我的机器学习模型：

from sklearn.externals import joblib
model = RandomForestRegressor()
# 训练模型等
joblib.dump(model, "prediction/model/model.pkl")

现在我想在Algorithmia上托管我的机器学习模型，并将其作为服务调用，但我不知道如何读取回模型。我在Algorithmia上创建了一个名为“testcollection”的集合，并在其中放置了一个名为“model.pkl”的文件，这是joblib.dump调用的结果。根据文档，这意味着我的文件应该位于

data://(username)/testcollection/model.pkl

我想使用joblib.load从文件中读取该模型。这是我在Algorithmia上的当前算法：

import Algorithmia
def apply(input):
    client = Algorithmia.client()
    f = client.file("data://(username)/testcollection/model.pkl")
    print(f.path)
    print(f.url)
    print(f.getName())
    model = joblib.load(f.url) # 或者f.path，两者都不工作
    return "empty"

这是输出结果：

(username)/testcollection/model.pkl
/v1/data/(username)/testcollection/model.pkl
model.pkl

在joblib.load行处报错，显示“没有这样的文件或目录（无论我输入什么路径）”

我尝试过的所有路径/URL如下：

• /v1/data/(username)/testcollection/model.pkl
• data://(username)/testcollection/model.pkl
• (username)/testcollection/model.pkl
• https://algorithmia.com/v1/data/(username)/testcollection/model.pkl

如何使用joblib从文件中加载模型？我这样做对吗？

回答：

访问DataAPI上的数据有几种方法。

以下是通过Python客户端访问文件的四种不同方法：

import Algorithmia
client = Algorithmia.client("<YOUR_API_KEY>")
dataFile = client.file("data://<USER_NAME>/<COLLECTION_NAME>/<FILE_NAME>").getFile()
dataText = client.file("data://<USER_NAME>/<COLLECTION_NAME>/<FILE_NAME>").getString()
dataJSON = client.file("data://<USER_NAME>/<COLLECTION_NAME>/<FILE_NAME>").getJson()
dataBytes = client.file("data://<USER_NAME>/<COLLECTION_NAME>/<FILE_NAME>").getBytes()

由于Sklearn需要模型文件的路径，最简单的获取方式是通过文件对象（即dataFile）。

根据官方Python2.7文档，如果文件对象不是通过open()函数创建的，那么对象属性name通常对应于文件的路径。

在这种情况下，你需要编写类似这样的代码：

import Algorithmia
def apply(input):
    # 如果你在网页编辑器中编辑，不需要写入你的API密钥
    client = Algorithmia.client()
    modelFile = client.file("data://(username)/testcollection/model.pkl").getFile()
    modelFilePath = modelFile.name
    model = joblib.load(modelFilePath)
    return "empty"

但是，根据官方Sklearn模型持久化文档，你还可以直接传递文件对象而不是文件名。

因此，我们可以跳过尝试获取文件名的部分，直接传递modelFile对象：

import Algorithmia
def apply(input):
    # 如果你在网页编辑器中编辑，不需要写入你的API密钥
    client = Algorithmia.client()
    modelFile = client.file("data://(username)/testcollection/model.pkl").getFile()
    model = joblib.load(modelFile)
    return "empty"

编辑：这里还有一篇官方Algorithmia开发者中心的文章，讨论了在Scikit-Learn中的模型持久化。

完全披露：我在Algorithmia担任算法工程师。