將部分訓練的 scikit-learn model 存儲或檢查點到磁盤

Question

我正在運行一個梯度提升 model 大約需要 11 個小時來訓練。 我正在使用 Google Cloud 上的搶占式實例來執行此操作（因為它更便宜）。 問題是，我一直在丟失我的進度，因為實例在 model 能夠完成訓練之前終止。

有沒有辦法檢查點或將部分訓練的 model 的進度保存到磁盤？ 這樣當我重新運行代碼時，培訓應該從中斷的地方恢復。

我知道有pickle模塊可以讓我將對象轉儲到磁盤上。 但我不是要保存經過全面訓練的 model，而是要保存經過部分訓練的 model。

Answer 1

在這里檢查類似的問題。

對於使用 sklearn 進行梯度提升，您可以使用 warm_start 進行設置。