MLeap: ML-modelexporter
Belangrijk
Deze documentatie is buiten gebruik gesteld en wordt mogelijk niet bijgewerkt. De producten, services of technologieën die in deze inhoud worden genoemd, worden niet meer ondersteund.
Als u modellen wilt exporteren om afzonderlijke voorspellingen te leveren, kunt u MLeap gebruiken, een algemene serialisatie-indeling en uitvoeringsengine voor machine learning-pijplijnen. MLeap biedt ondersteuning voor het serialiseren van Apache Spark-, scikit-learn- en TensorFlow-pijplijnen in een bundel, zodat u uw getrainde modellen kunt laden en implementeren om voorspellingen te doen met nieuwe gegevens. U kunt de geëxporteerde modellen importeren in Spark en andere platforms voor het scoren en voorspellingen.
Notitie
Databricks Runtime biedt geen ondersteuning voor open source MLeap. Als u MLeap wilt gebruiken, moet u een cluster maken met Databricks Runtime 13.3 LTS ML of lager. Deze versies van Databricks Runtime ML hebben een aangepaste versie van MLeap die vooraf is geïnstalleerd.
In het volgende notebook ziet u een voorbeeld van een modelexportwerkstroom.
Voorbeeld: Modellen exporteren en importeren in Python
In dit notebookvoorbeeld ziet u hoe u MLeap gebruikt om modellen te exporteren met MLlib.