用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 ...
原文：使用pmml实现跨平台部署机器学习模型
一 概述 对于由Python训练的机器学习模型，通常有pickle和pmml两种部署方式，pickle方式用于在python环境中的部署，pmml方式用于跨平台 如Java环境 的部署，本文叙述的是pmml的跨平台部署方式。 PMML Predictive Model Markup Language，预测模型标记语言 是一种基于XML描述来存储机器学习模型的标准语言。如，对在Python环境中由s ...
2021-11-20 19:17 0 832 推荐指数：
相关推荐
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 ...
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 ...
用PMML实现python机器学习模型的跨平台上线
=cp-400000000398149&utm_medium=share 在机器学习用于产品的时候，我们经 ...
跨平台机器学习模型交互--Python sklearn训练的模型导出为PMML
1.scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库，那么如何将scikit-learn训练好的模型直接导出为PMML呢？ 2.如何将原有pickle格式的模型文件转换为PMML? 1). 使用sklearn2pmml 1. 安装 pip install ...
tensorflow机器学习模型的跨平台上线
在用PMML实现机器学习模型的跨平台上线中，我们讨论了使用PMML文件来实现跨平台模型上线的方法，这个方法当然也适用于tensorflow生成的模型，但是由于tensorflow模型往往较大，使用无法优化的PMML文件大多数时候很笨拙，因此本文我们专门讨论下tensorflow机器学习模型 ...
使用Flask部署机器学习模型
作者|LAKSHAY ARORA 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 部署机器学习模型是每个ML项目的一个关键 学习如何使用Flask将机器学习模型部署到生产中 模型部署是数据科学家访谈中的一个核心话题 介绍 我记得我早期在机器学习领域 ...
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 ...