Экспорт модели машинного обучения MLeap
Важно!
Поддержка этой документации прекращена, она может больше не обновляться. Продукты, службы или технологии, упоминание в этом содержимом больше не поддерживаются.
Чтобы экспортировать модели для обслуживания отдельных прогнозов, можно использовать MLeap (общий формат сериализации и подсистема выполнения для конвейеров машинного обучения). MLeap поддерживает сериализацию конвейеров Apache Spark, scikit-learn и TensorFlow в пакет, с помощью которого вы сможете загружать и развертывать обученные модели для создания прогнозов по новым данным. Экспортированные модели можно импортировать в Spark и другие платформы для оценки и прогнозирования.
Примечание.
Databricks Runtime не поддерживает MLeap с открытым кодом. Чтобы использовать MLeap, необходимо создать кластер под управлением Databricks Runtime 13.3 LTS ML или ниже. Эти версии Databricks Runtime ML имеют пользовательскую версию MLeap, предустановленную.
В следующей записной книжке показан пример рабочего процесса экспорта моделей.
Пример. Экспорт и импорт моделей в Python
В этом примере записной книжки показано, как использовать MLeap для экспорта моделей с помощью MLlib.