问题描述
在Colab中针对天气/太阳能数据集训练了XGBRegressor模型。我正在尝试使用Streamlit部署它并将其托管在Heroku上。到目前为止，Heroku上的“ Deployment build”正在运行（setup.sh，procfile，依赖项等），但是加载XGBRegressor模型时出现错误。
我尝试了多种保存和加载模型的方法：使用Pickle保存和加载，使用save_model（）保存和pickle加载，使用Booster保存和加载等。
他们都没有工作。我是一名初级数据科学家和机器学习工程师，所以我对这些东西的序列化和互操作性的了解非常基础。
最初使用Pickle在Heroku上进行部署时，错误消息指出存在兼容性问题，我应该遵循随后尝试做的XGBoost Documentation上的准则（再次，仍然是菜鸟，所以我确定我听不懂）
就像我说过的，我已经尝试了多种实现，但是不幸的是，我没有记录所有错误消息，但是我尝试的最后一个是：
在Heroku上部署时出现此错误：
是否存在保存ML模型的标准版本，以在不同环境中实现可重复性？如果没有，执行此操作的最佳方法是什么？
我正在Python，XGBoost和Streamlit上运行最新版本。
谢谢
解决方法
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依赖报错 idea导入项目后依赖报错，解决方案：https://blog....
错误1：gradle项目控制台输出为乱码 # 解决方案：https://bl...