MLeap ML モデルのエクスポート
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個々の予測を提供するためのモデルをエクスポートするには、機械学習パイプラインの一般的なシリアル化形式および実行エンジンである MLeap を使用できます。 MLeap は、Apache Spark、scikit-learn、TensorFlow パイプラインのバンドルへのシリアル化をサポートしているため、トレーニング済みのモデルを読み込んでデプロイし、新しいデータで予測を行うことができます。 エクスポートしたモデルは、スコアリングと予測のために Spark と他のプラットフォームの両方にインポートできます。
注記
Databricks Runtime はオープンソース MLeap をサポートしていません。 MLeapDatabricks Runtime を使用するには、13.3 それ以下を実行するクラスターを作成する必要があります。LTSMLこれらのバージョンの Databricks Runtime ML には、ML eap のカスタム バージョンがプレインストールされています。
次のノートブックは、モデルのエクスポート ワークフローの例を示しています。
例: Python でのモデルのエクスポートとインポート
このノートブックの例では、MLeap を使用して MLlib でモデルをエクスポートする方法を示します。