MLeap ML modelini dışarı aktarma
Önemli
Bu belge kullanımdan kaldırılmıştır ve güncelleştirilmeyebilir. Bu içerikte belirtilen ürünler, hizmetler veya teknolojiler artık desteklenmemektedir.
Ayrı tahminlere yönelik hizmet sunan modelleri dışarı aktarmak için, makine öğrenmesi işlem hatlarına yönelik ortak bir serileştirme biçimi ve yürütme altyapısı olan MLeap'i kullanabilirsiniz. MLeap; Apache Spark, scikit-learn ve TensorFlow işlem hatlarının bir paket halinde serileştirilmesini desteklediğinden eğitilmiş modellerinizi yeni verilerle tahminde bulunmak üzere yükleyebilir ve dağıtabilirsiniz. Puanlama ve tahmin için dışarı aktarılan modelleri hem Spark hem de diğer platformlara içeri aktarabilirsiniz.
Not
Databricks Runtime açık kaynak MLeap'ı desteklemez. MLeap kullanmak için Databricks Runtime 13.3 LTS ML veya altında çalışan bir küme oluşturmanız gerekir. Databricks Runtime ML'nin bu sürümlerinde MLeap'in özel bir sürümü önceden yüklenmiştir.
Aşağıdaki not defterinde model dışarı aktarma iş akışı örneği gösterilmektedir.
Örnek: Python'da modelleri dışarı ve içeri aktarma
Bu not defteri örneği, MLlib ile modelleri dışarı aktarmak için MLeap'ın nasıl kullanılacağını gösterir.