It can be not obvious how to pass Numpy array across separate services when running ML infra in separate containers. When data preparation service runs in a different container than training service. In this tutorial, I show how to convert Numpy to list and JSON to be able to send it through RabbitMQ message broker and consume it on the receiver side.
Katana ML Skipper code:
https://github.com/katanaml/katana-sk...
0:00 Introduction
0:44 Skipper
2:16 Example
7:48 Summary
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#Python #MachineLearning
Auf dieser Seite können Sie das Online-Video Python Numpy Array in ML Services mit der Dauer stunde minuten sekunde in guter Qualität ansehen, das der Benutzer Andrej Baranovskij 07 November 2021 hochgeladen hat, den Link mit Freunden und Bekannten teilen, dieses Video wurde auf Youtube bereits 229 Mal angesehen und es wurde von 3 den Zuschauern gefallen. Viel Spaß beim Betrachtenden Zuschauern gefallen!