Hola equipo Nixtla. Tengo la siguiente situación y les escribo con la esperanza de que puedan apoyar a darme un poco de luz sobre como resolverlo. Actualmente estamos usando la librería statsforecast para un proyecto en spark en el banco más popular de México jeje. Anteriormente, todo el ambiente estaba montado en una tecnología propietaria y el código funcionaba de maravilla, sin embargo, ahora están migrando todo a AWS y el código dejo de funcionar. En particular, el error se da al utilizar la función

forecast

, el dataframe que le estoy enviando a la función tiene la siguiente forma

DataFrame[unique_id: string, ds: date, decimal(17,2)]

también anexo una imagen del dataframe de test que estamos empleando. De manera local,

forecast

funciona sin ningún problema, pero al pasarlo al ambiente productivo nos marca el siguiente error en el backend de fugue (anexo imagen). Dicho lo anterior, tendrán alguna idea de que pueda ser el error? Agradezco de antemano todas sus atenciones 😬😬😬

hola, @GUILLERMO SANTAMARIA BONFIL! Gracias por usar statsforecast y por dejarnos saber de este issue. Creo que el error podría deberse al tipo

Decimal

de la variable objetivo. Para los pipelines que hemos desarrollado usualmente usamos el tipo

Float

con éxito. Por otro lado, quizá el problema pueda deberse al release más reciente de fugue, podríamos intentar fijando una versión anterior?

fugue==0.8.3

es una buena opción. Finalmente, podrías compartirnos un ejemplo para tratar de debuggear el problema? Puede ser un dataframe dummy con el schema que estás utilizando y el código de statsforecast que estás utilizando. Muchas gracias! Estamos al pendiente de cualquier cosa. 🙂

hola @fede muchas gracias por tu pronta respuesta. Resulta ser que estabamos usando una versión viejita del backend

fugue==0.8.2

. Actualizamos a la versión que sugeriste y se corrigió el problema. Creo que el tema del tipo de dato

Decimal

realmente no afectó mucho. Por último, les comparto el dataframe dummy a través de una nota, aunque no sé si todavía tendría sentido. Y sobre todo gracias por la pronta respuesta. ⭐⭐⭐⭐⭐

Súper @GUILLERMO SANTAMARIA BONFIL! Qué bueno que se solucionó rápido ❤️ cualquier otra cosa, no dudes en contactarnos 🙂