Ekspor Model ML MLeap

Penting

Dokumentasi ini telah dihentikan dan mungkin tidak diperbarui. Produk, layanan, atau teknologi yang disebutkan dalam konten ini tidak lagi didukung.

Untuk mengekspor model untuk menyajikan prediksi individual, Anda dapat menggunakan MLeap, format serialisasi umum dan mesin eksekusi untuk alur pembelajaran mesin. MLeap mendukung serialisasi Apache Spark, scikit-learn, dan alur TensorFlow ke dalam bundel, sehingga Anda dapat memuat dan menyebarkan model terlatih untuk membuat prediksi dengan data baru. Anda dapat mengimpor model yang diekspor ke Spark dan platform lain untuk penilaian dan prediksi.

Catatan

Databricks Runtime tidak mendukung sumber terbuka MLeap. Untuk menggunakan MLeap, Anda harus membuat kluster yang menjalankan Databricks Runtime 13.3 LTS ML atau di bawahnya. Versi Databricks Runtime ML ini memiliki versi kustom MLeap yang telah diinstal sebelumnya.

Notebook berikut ini menunjukkan contoh proses kerja ekspor model.

Contoh: Mengekspor dan mengimpor model di Python

Contoh notebook ini menunjukkan cara menggunakan MLeap untuk mengekspor model dengan MLlib.

MLeap mengekspor buku catatan Python

Ambil buku catatan