原文:使用PMML部署机器学习模型

PMML简介 预测模型标记语言PMML Predictive Model Markup Language 是一套与平台和环境无关的模型表示语言,是目前表示机器学习模型的实际标准。 作为一个开放的成熟标准,PMML由数据挖掘组织DMG Data Mining Group 开发和维护,经过十几年的发展,得到了广泛的应用,有超过 家厂商和开源项目 包括SAS,IBM SPSS,KNIME,RapidMi ...

2020-11-26 16:01 0 1024 推荐指数:

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使用pmml实现跨平台部署机器学习模型

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使用pmml跨平台部署机器学习模型Demo——房价预测

  基于房价数据,在python中训练得到一个线性回归的模型,在JavaWeb中加载模型完成房价预测的功能。 一、 训练、保存模型 工具:PyCharm-2017、Python-39、sklearn2pmml-0.76.1。 1.训练数据house_price.csv ...

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PMML实现机器学习模型的跨平台上线

    在机器学习用于产品的时候,我们经常会遇到跨平台的问题。比如我们用Python基于一系列的机器学习库训练了一个模型,但是有时候其他的产品和项目想把这个模型集成进去,但是这些产品很多只支持某些特定的生产环境比如Java,为了上一个机器学习模型去大动干戈修改环境配置很不划算,此时我们就可以考虑 ...

Sun Jun 24 23:18:00 CST 2018 56 27726
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使用PyCaret构建机器学习模型

作者|LAKSHAY ARORA 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 PyCaret是一个超级有用的Python库,用于在短时间内执行多个机器学习任务 学习如何依赖PyCaret在几行代码中构建复杂的机器学习模型 介绍 我建立的第一个机器学习模型 ...

Tue Jun 30 22:47:00 CST 2020 0 2203
基于FastAPI的机器学习模型部署快速上手

针对前文所述 机器学习模型部署摘要 中docker+fastapi部署机器学习的一个完整示例 outline fastapi简单示例 基于文件内容检测的机器学习&fastapi 在docker容器部署 Install example 在开发代码时 ...

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