Pour utiliser des modèles Cohere Embed V3 avec Azure AI Foundry, vous avez besoin des prérequis suivants : Un modèle de déploiement Déploiement sur des API serverless Les modèles Cohere Embed V3 peuvent être déployés sur des points de terminaison d’API serverless avec facturation de ...
Les fichiers PK1 appartiennent principalement àPython. Un fichier.PK1est un fichier créé par le module pickle de Python. Il est utilisé pour sérialiser et désérialiser les objets Python, en les sauvegardant sur le disque dans un format binaire afin qu'ils puissent être chargés u...
Par conséquent, nous pourrions utiliser np.where() pour obtenir les indices de toutes les lignes dont la colonne particulière satisfait la condition donnée. import pandas as pd import numpy as np dates = ["April-10", "April-11", "April-12", "April-13...
Python Copie import mlflow.sklearn import numpy as np from sklearn.linear_model import LogisticRegression from mlflow.models.signature import infer_signature with mlflow.start_run() as run: lr = LogisticRegression() X = np.array([-2, -1, 0, 1, 2, 1]).reshape(-1, 1) y = np....
Python Copier import mlflow.sklearn import numpy as np from sklearn.linear_model import LogisticRegression from mlflow.models.signature import infer_signature with mlflow.start_run() as run: lr = LogisticRegression() X = np.array([-2, -1, 0, 1, 2, 1]).reshape(-1, 1) y = np....
Python Copier import mlflow.sklearn import numpy as np from sklearn.linear_model import LogisticRegression from mlflow.models.signature import infer_signature with mlflow.start_run() as run: lr = LogisticRegression() X = np.array([-2, -1, 0, 1, 2, 1]).reshape(-1, 1) y = np....
Python Copier import mlflow.sklearn import numpy as np from sklearn.linear_model import LogisticRegression from mlflow.models.signature import infer_signature with mlflow.start_run() as run: lr = LogisticRegression() X = np.array([-2, -1, 0, 1, 2, 1]).reshape(-1, 1) y = np....