Esempio n. 1
0
def _create_tables_dataset(args):
    file_source = args.get("fileSource")
    if file_source:
        AutoMLService.get().create_dataset_from_file(
            display_name=args["displayName"],
            file_name=file_source["name"],
            file_data=file_source["data"])
    else:
        AutoMLService.get().create_dataset(
            display_name=args["displayName"],
            gcs_uri=args.get("gcsSource"),
            bigquery_uri=args.get("bigquerySource"))
    return {"success": True}
Esempio n. 2
0
def _delete_model(args):
    AutoMLService.get().client.delete_model(args["modelId"])
    return {"success": True}
Esempio n. 3
0
def _delete_dataset(args):
    AutoMLService.get().client.delete_dataset(args["datasetId"])
    return {"success": True}
Esempio n. 4
0
def _table_info(args):
    return AutoMLService.get().get_table_specs(args["datasetId"])
Esempio n. 5
0
def _list_models(args):
    return AutoMLService.get().get_models()
Esempio n. 6
0
def _list_datasets(args):
    return AutoMLService.get().get_datasets()
Esempio n. 7
0
def _get_pipeline(args):
    return AutoMLService.get().get_pipeline(args["pipelineId"])
Esempio n. 8
0
def _list_model_evaluations(args):
    return AutoMLService.get().get_model_evaluation(args["modelId"])