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🔑 步骤 1：在 Kaggle 创建一个模型版本
你可以通过代码直接上传模型到 Kaggle 的 Model 页面，这样即使关闭 Notebook，模型也不会丢失。
🧪 示例：用 kaggle 命令行 API 保存模型
✅ 第一步：安装 kaggle API
!pip install kaggle✅ 第二步：配置 kaggle.json
你需要先下载你的 Kaggle API Token，然后上传到 Notebook（通常会自动上传到 /root/.kaggle/kaggle.json）。
如果你没看到，可以手动上传并执行：
import osos.makedirs('/root/.kaggle', exist_ok=True)os.system('cp kaggle.json /root/.kaggle/')os.system('chmod 600 /root/.kaggle/kaggle.json')✅ 第三步：保存你的模型文件（如 .pkl, .h5, .pt, .joblib）
假设你已经训练好了模型，并保存为 model.pkl：
import joblib# 或者用 pickle、torch.save 等方式保存模型joblib.dump(model, 'model.pkl')✅ 第四步：创建模型元数据并上传到 Kaggle Models
创建一个 model-metadata.json 文件，内容如下：
{"title": "My Awesome Model","overview": "This is a description of my model.","licenseName": "Apache 2.0"}然后执行命令上传：
!kaggle models init -m model-metadata.json!kaggle models version -m model-metadata.json -p . -q这会把当前目录下的所有文件（包括 model.pkl）打包上传到 Kaggle Model 页面。
✅ 第五步：查看你的模型
上传成功后，你可以在 Kaggle 的 Models 页面 找到你的模型，以后可以随时调用。
📦 下次怎么调用？
当你下次打开一个新的 Notebook，可以通过以下方式加载模型：
方法一：从 Kaggle Model 页面添加模型
点击右上角的 “Add Data” > “Add Model”，搜索你的模型并添加进来，它会被放在 /kaggle/input/your-model-name/ 路径中。
然后你可以加载模型：
import joblibmodel = joblib.load('/kaggle/input/your-model-name/model.pkl')🎯 总结一下保存流程：
| 步骤 | 操作 |
|---|---|
| 1 | 安装 kaggle API 并配置 token |
| 2 | 保存模型文件（如 model.pkl） |
| 3 | 创建 model-metadata.json |
| 4 | 使用 kaggle models version 命令上传 |
| 5 | 模型出现在 Kaggle Models 页面，可永久保存 |