[Plumber][Tidymodels] Erro ao usar a função predict em um fit de classe workflow dentro do plumber

dúvidas
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Olá, bom dia!

Estou com um modelo do tidymodels em produção no plumber que acontece um erro estranho…

Forma como o modelo é criado:

# Split data
set.seed(1221324)
df_train <- final_df %>%
  dplyr::filter(createdat <= today - n_test)

df_test <- final_df %>%
  dplyr::filter(createdat > today - n_test)

df_folds <- vfold_cv(df_train, strata = "make")

# Grid specification
xgb_grid <- dials::grid_latin_hypercube(
  tree_depth(),
  min_n(),
  loss_reduction(),
  sample_size = sample_prop(),
  finalize(mtry(), df_train),
  learn_rate(),
  size = 40
)

# Workflow
xgb_wf <- workflows::workflow() %>%
  workflows::add_formula(price ~ .) %>%
  workflows::add_model(xgb_spec)

# Tuning
doParallel::registerDoParallel()
xgb_res <- tune::tune_grid(
  xgb_wf,
  resamples = df_folds,
  grid = xgb_grid,
  control = tune::control_grid(save_pred = TRUE)
)

best_rmse <- select_best(xgb_res, "rmse")

model <- finalize_workflow(
  xgb_wf,
  best_rmse
)

model_fitted= fit(model, df_train)

E então eu salvo com a função saveRDS tanto os objetos model e model_fitted.

Se eu abrir uma nova sessão do R, eu consigo:

  • Ler o model_fitted.rds e já rodar stats::predict(model_fitted, test)
  • Ler o model.rds, rodar a função fit(model, df_train) e depois rodar stats::predict()

Porém, quando eu tento ler esses mesmos dois arquivos em uma api minha no Plumber.

  • Eu consigo ler o model.rds, rodar a função fit(model, df_train) e a partir daí rodar as predições com stats::predict()
  • Eu não consigo utilizar o arquivo já pronto model_fitted.rds para fazer as predições.

E o erro que aparece é:

<simpleError in UseMethod("predict"): método não aplicável para 'predict' aplicado a um objeto de classe "workflow">

E gostaria de conseguir resolver isso, pois a primeira opção faz a minha máquina virtual demorar em média 10 a 15 minutos para ligar ela (já que precisa treinar o modelo), o que fica bem complicado em dias que talvez tenha uma instabilidade de uso nela, e tenha que reiniciar a máquina após um pico de consumo.

Alguém tem alguma ideia de como fazer funcionar o arquivo model_fitted.rds no plumber? Para que eu não precise treinar o modelo (com a função fit())toda vez que ligo a api?

Obrigado.

2

André! to testando aqui, mas enquanto isso só pra verificar, vc carregou o library(workflows) no plumber?

só pra ilustrar a minha suspeita, o predict() é uma função genérica. Parece q ele não tá encontrando a função workflows:::predict.workflow() que é a função q ele usaria pra fazer o predict de um objeto workflow.

Veja se isso resolve!

1 curtida
3

@Athos você é perfeito cara!

Era exatamente isso.

Como eu tinha o pacote workflows carregado na minha sessão R, e eu conseguia rodar o predict com stats::predict eu achava que era esse predict mesmo. E então usava apenas essa diretamente no plumber.

Mas tentei agora aqui com workflows:::predict.workflow e rodou perfeitamente.

Muito obrigado Athos!

Edit: Só fiquei curioso o porquê da minha sessão R dar certo, mas a minha máquina no plumber não…
Ambas eu dou um library(workflows) no início, e ambas eu chamo a previsão com stats::predict(). Só que na sessão do R rodava tranquila.

4

q bom q deu!

E tbm achei curioso. concordo que era pra ter dado certo, msm!. Acho que na hora da prod, o melhor é tentar lotar de :: ou ::: pra evitar esses comportamentos esquisitos.