MLeap ML モデルのエクスポート
重要
このドキュメントは廃止され、更新されない可能性があります。 このコンテンツで言及されている製品、サービス、テクノロジは、サポートされなくなりました。
個々の予測を提供するモデルをエクスポートするには、MLeap を使用できます。これは、機械学習パイプライン用の一般的なシリアル化形式および実行エンジンです。 MLeap は Apache Spark、scikit-learn、および TensorFlow パイプラインをバンドルにシリアル化する処理をサポートしているため、トレーニング済みモデルを読み込んでデプロイし、新しいデータを使って予測することができます。 エクスポートされたモデルを Spark とその他のプラットフォームの両方にインポートして、スコアリングと予測を行うことができます。
Note
Databricks Runtime では、オープン ソース MLeap はサポートされません。 MLeap を使用するには、Databricks Runtime 13.3 LTS ML 以下を実行するクラスターを作成する必要があります。 これらのバージョンの Databricks Runtime ML には、MLeap のカスタム バージョンがプレインストールされています。
次のノートブックには、モデル エクスポート ワークフローの例が表示されます。
例: Python でのモデルのエクスポートとインポート
このノートブックの例では、MLlib を使用するモデルを、MLeap によりエクスポートする方法を示します。