MLeap gépi tanulási modell exportálása
Fontos
Ez a dokumentáció ki lett állítva, és lehet, hogy nem frissül. A tartalomban említett termékek, szolgáltatások vagy technológiák már nem támogatottak.
Ha az egyes előrejelzések kiszolgáláshoz szeretne modelleket exportálni, ezt az MLeap használatával teheti meg, amely a gépi tanulási folyamatok közös szerializálási formátuma és végrehajtómotorja. Az MLeap támogatja az Apache Spark-, scikit-learn- és TensorFlow-folyamatok kötegszintű szerializálását, így betöltheti és üzembe helyezheti a betanított modelleket, hogy az új adatokkal előrejelzéseket lehessen készíteni. Az exportált modelleket pontozáshoz és előrejelzések készítéséhez importálhatja a Sparkba és más platformokba.
Feljegyzés
A Databricks Runtime nem támogatja nyílt forráskód MLeap-t. Az MLeap használatához létre kell hoznia egy Databricks Runtime 13.3 LTS ML-t vagy az alatta futó fürtöt. A Databricks Runtime ML ezen verziói előre telepítve vannak az MLeap egyéni verziójával.
Az alábbi jegyzetfüzet egy modellexportálási munkafolyamat példáját mutatja be.
Példa: Modellek exportálása és importálása a Pythonban
Ez a jegyzetfüzet-példa bemutatja, hogyan exportálhat modelleket az MLlib használatával az MLeap használatával.