Hadoop 如何将Spark ML Lib模型保存/导出到PMML？
我希望使用Spark ML Lib训练模型，但是能够以平台无关的格式导出模型。本质上，我想分离模型的创建和使用方式 我希望这种解耦的原因是，我可以在其他项目中部署模型。例如：Hadoop 如何将Spark ML Lib模型保存/导出到PMML？,hadoop,deployment,machine-learning,apache-spark,modeling,Hadoop,Deployment,Machine Learning,Apache Spark,Modeling,我希望使用Spark ML Lib训练模型，但是能够以平台无关的格式导出模型。本质上，我想分离模型的创建和使用方式 我希望这种解耦的原因是，我可以在其他项目中部署模型。例如： 使用该模型在单独的独立程序中执行预测，该程序不依赖Spark进行评估 将该模型用于现有项目，如OpenScoring，并提供可以利用该模型的API 将现有模型加载回Spark以进行高通量预测 有人用Spark ML Lib做过类似的事情吗？Spark 1.4版本现在支持这一点。看见并非所有型号都可用（请参阅支持的型号（
- 使用该模型在单独的独立程序中执行预测，该程序不依赖Spark进行评估
- 将该模型用于现有项目，如OpenScoring，并提供可以利用该模型的API
- 将现有模型加载回Spark以进行高通量预测
有人用Spark ML Lib做过类似的事情吗？Spark 1.4版本现在支持这一点。看见并非所有型号都可用（请参阅支持的型号（请参阅）
HTHs你可以试试。我没有使用jpmml的实际知识，但我认为这正是你在使用Java或Scala时所需要的。我在研究jpmml，但我没有看到任何将ML Lib模型转换为jpmml的明确方法。你必须阅读文档……你看到以下Github问题了吗：@eliasah wh在文档中，您到底指的是什么？user1808924我还没有看到这个问题。PR似乎要解决学习者的序列化问题，而不是转换器的序列化问题，所以看起来我需要fork spark并为每个附加的特性转换器（缩放、特性提取等）开发PMML序列化逻辑