MLeap ML 모델 내보내기
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개별 예측을 제공하는 모델을 내보내려면 기계 학습 파이프라인에 사용되는 일반적인 직렬화 형식이자 실행 엔진인 MLeap를 사용하면 됩니다. MLeap은 Apache Spark, scikit-learn, TensorFlow 파이프라인을 번들로 직렬화하도록 지원하므로 학습된 모델을 로드 및 배포하여 새 데이터로 예측할 수 있습니다. 내보낸 모델을 Spark 및 기타 플랫폼으로 가져와서 채점과 예측에 사용할 수 있습니다.
참고 항목
Databricks Runtime은 오픈 소스 MLeap를 지원하지 않습니다. MLeap를 사용하려면 Databricks Runtime 13.3 LTS ML 이하를 실행하는 클러스터를 만들어야 합니다. 이러한 버전의 Databricks Runtime ML에는 사용자 지정 버전의 MLeap가 사전 설치되어 있습니다.
다음 Notebook은 모델 내보내기 워크플로의 예제를 보여 줍니다.
예제: Python에서 모델 내보내기 및 가져오기
이 Notebook 예제에서는 MLeap을 사용하여 MLlib을 통해 모델을 내보내는 방법을 보여줍니다.