Error using SASCTL to register a Python model to MM in Viya 4
@jlwalke2 y travaille déjà.
Depuis le 6/1/2023.
Évaluation
Cette issue n'a pas encore été évaluée.
Description
Describe the issue
SASCTL 1.7.3 can register a simple Python model to MM in Viya 4, but when trying to execute a Scoring Task it produces an error.
To Reproduce
import pandas as pd
from sasctl import Session, register_model, publish_model
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
Load the Iris data set and split into features and target.
df = pd.read_csv('Data/iris.csv')
X = df.drop('species', axis=1)
y = df.species.astype('category')
Fit a sci-kit learn model
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)
with Session('budsprod.viyamtes.com', 'gegrab', 'XXXXX', verify_ssl=False):
model_name = 'Iris Regression2'
# Register the model in Model Manager
register_model(model,
model_name,
input=X, # Use X to determine model inputs
project='Iris2', # Register in "Iris" project
force=True) # Create project if it doesn't exist
Expected behavior
The Scoring Task in MM should execute and score on a sample set of records. The error received in MM:
NOTE: Created package _076796cfb3ca459eb8a285e3cd30c38 in data set "casuser(gegrab)"._076796cfb3ca459eb8a285e3cd30c38.
NOTE: Execution succeeded. No rows affected.
NOTE: Running 'modelPublishing' action set with 0 workers.
NOTE: Execution of model 'TempModel_781437f5-15be-3842-99a0-eea05a45c6ba ' succeeded.
ERROR: There is no session-scope table Test_3_Iris_Regression2_v1_0_2022_11_04_14_42_49_output in caslib gegrab_s of Cloud Analytic Services.
NOTE: Cloud Analytic Services dropped table TempModel_781437f5-15be-3842-99a0-eea05a45c6ba**
Stack Trace
If you're experiencing an exception, include the full stack trace and error message.
Version
What version of sasctl are you using? 1.7.3
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 52
- Forks
- 45
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Préparer son environnement
- Aucun Dockerfile ni fichier Docker Compose
- Aucun modèle de pull request
- Lire le guide de contribution
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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