Exportation du modèle Databricks ml Databricks ML Model Export

Important

L’exportation de modèle Databricks ML a été dépréciée dans Databricks Runtime 5,3 (non prise en charge) et est supprimée dans Databricks Runtime 6,0 (non pris en charge).Databricks ML Model Export was deprecated in Databricks Runtime 5.3 (Unsupported) and is removed in Databricks Runtime 6.0 (Unsupported). Utilisez MLeap pour importer et exporter des modèles à la place.Use MLeap for importing and exporting models instead.

L’exportation de modèle Databricks ML exporte les modèles et les pipelines à part entière de Apache Spark.Databricks ML Model Export exports models and full ML pipelines from Apache Spark. Ces modèles et pipelines exportés peuvent être importés dans d’autres plateformes pour effectuer un calcul de score et faire des prédictions.These exported models and pipelines can be imported into other platforms to do scoring and make predictions.

L’exportation de modèle est ciblée sur des applications à faible latence et à alimentation légère .Model Export is targeted at low-latency, lightweight ML-powered applications. Avec l’exportation de modèle, vous pouvez :With Model Export, you can:

  • Utiliser un système de déploiement de modèle existantUse an existing model deployment system
  • Atteindre une latence très faible (millisecondes)Achieve very low latency (milliseconds)
  • Utiliser des modèles et des pipelines ML dans des déploiements personnalisésUse ML models and pipelines in custom deployments

La bibliothèque de notations (inférence) utilise des fonctionnalités encodées en JSON.The scoring (inference) library takes JSON-encoded features.

{"id":5923937,  // any metadata
"features:": { // MLlib vector format: 0 for sparse vector, 1 for dense vector
   "type": 1,
   "values":[0.1, 1.3, 8.4, 4.2]}}

Le résultat est également encodé au format JSON.The result is also encoded in JSON.

{"id":5923937,
 "prediction": 1.0}