Exportação do modelo MLeap ML
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Para exportar modelos para atender a previsões individuais, o senhor pode usar o MLeap, um formato de serialização comum e um mecanismo de execução para pipeline de aprendizado de máquina. O MLeap suporta a serialização dos pipelines Apache Spark, scikit-learn e TensorFlow em um pacote, para que o senhor possa carregar e implantar modelos treinados para fazer previsões com novos dados. O senhor pode importar os modelos exportados para o Spark e outras plataformas para pontuação e previsões.
O Databricks Runtime não é compatível com o MLeap de código aberto. Para usar o MLeap, o senhor deve criar um clustering executando Databricks Runtime 13.3 LTS ML ou abaixo. Essas versões do Databricks Runtime ML têm uma versão personalizada do MLeap pré-instalada.
O Notebook a seguir mostra um exemplo de um modelo de fluxo de trabalho de exportação.
Exemplo: Exportar e importar modelos em Python
Este exemplo do Notebook demonstra como usar o MLeap para exportar modelos com MLlib.