在SageMaker上如何使用parquet格式数据训练分类器?

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【以下的问题经过翻译处理】 在使用SageMaker处理parquet数据用于训练时,哪种parquet数据加载比较好呢?是ml-io?还是pyarrow?有没有相关的例子可以参考呢?我想要训练分类器,比如逻辑回归、XGBoost或自定义的TF。

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已提问 9 个月前64 查看次数
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【以下的回答经过翻译处理】 XGBoost作为框架容器(v0.90+)可以读取Parquet进行训练。有效格式类型的完整列表包括CSV、LIBSVM、PARQUET、RECORDIO_PROTOBUF。

此外: 通过Uber Petastorm可以将Parquet读取为Tensorflow、Pytorch和PySpark输入。由于XGBoost接受numpy,您可以使用上述PyArrow从PySpark转换为numpy/pandas。

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专家
已回答 9 个月前

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