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我正在 python 下开发 AI 模型并将它们载入 Acumos。在将经过训练的模型加入 Acumos Marketplace 之前，我正在使用本地的训练和测试数据集训练模型。

考虑到此处有关 ML Workbench和ML Workbench 中的数据源的文档，可以将模型和数据集关联起来，并直接在 platorfm 的管道中训练该模型。

但根据本教程，数据集仅在本地。我没有找到有关如何为 ML Workbench 管道制作模型的教程。

我的问题是：我应该或可以如何开发我的模型以适应 ML Workbench 管道并在平台中使用数据源而不是本地数据集进行训练？你有一些教程或例子吗？

更新

现在我有一个open_data函数，可以在我训练和导出模型时从我的机器上打开一个 csv 文件。

my_path = "/home/ninjadev/model-v1/source/data/"

def open_data(filename):
    df = pd.read_csv(my_path + filename, sep=';')
    df.head()
    return df

然后我训练我的分类器：

clf = RandomForestClassifier(random_state=0).fit(X_train, y_train)
    Y_pred = clf.predict(X_test)
    accuracy = str(accuracy_score(y_test, Y_pred))
    print(clf.classes_)
    print("Training accuracy : "+accuracy)

然后使用AcumosSession，将模型导出到本地，然后将其上传到我的 Acumos 平台。

所以我的问题不在特定的代码行上，而是在一般情况下：如何删除这个开放函数才能使用 Acumos 平台的数据源？

谢谢你的帮助，

本杰明 B

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