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MLSQL如何支持部署SKLearn,Tensorflow,MLLib模型提供API预测服务

部署成API服务时，除了要把raw数据特征化成向量外，研发还要想着怎么加载模型，产生模型的框架五花八门，比如Tensorflow,SKlearn,Spark MLllib等每个框架都有自己的模型格式。...在我司，有一次用Sklearn研发了一个模型，研发资源比较紧张，没办法，算法同学治好自己用Python flask搭建了一个API,然后部署成微服务（多实例来解决并发能力）。...有没有一种办法，可以一键部署多个不同类型框架训练出来的模型呢？答案是有的，目前MLSQL支持部署SKlearn,Tensorflow,Spark Mllib等三种类型框架的模型，完全无需任何开发。...举个例子，通过MLSQL训练了一个SkLearn算法的模型，假设是贝叶斯，我们看看部署流程： 用local模式启动StreamingPro: ....你可以通过访问http://127.0.0.1:9003/model/predict获得SkLearn 贝叶斯模型的功能了。 该接口支持两个参数： data ，等待预测的向量数组，json格式。

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python+Treelite：Sklearn树模型训练迁移到c、java部署

受本篇启发： Treelite：树模型部署加速工具（支持XGBoost、LightGBM和Sklearn） 项目链接：https://treelite.readthedocs.io/ 项目论文：https...1 安装 python3 -m pip install --user treelite treelite_runtime 2 Treelite介绍与原理 Treelite能够树模型编译优化为单独库，可以很方便的用于模型部署...Treelite支持众多的树模型，特别是随机森林和GBDT。同时Treelite可以很好的支持XGBoost, LightGBM和 scikit-learn，也可以将自定义模型根据要求完成编译。...2.1 逻辑分支 对于树模型而言，节点的分类本质使用if语句完成，而CPU在执行if语句时会等待条件逻辑的计算。...treelite.sklearn model = treelite.sklearn.import_model(clf) 5 java版本：Treelite4J Treelite4J 是Java使用的依赖

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Spring Cloud Bus使用自定义的消息转换器（三）

现在，我们可以使用自定义消息转换器来发送和接收消息。我们将使用之前的POST请求来发送一条JSON格式的消息。然后，我们将使用自定义消息转换器来将该消息转换为XML格式，并将其发送到消息代理。...我们将在另一个服务中接收该消息，并使用自定义消息转换器将其转换回JSON格式。...现在，我们已经在Spring Cloud Bus中使用了自定义消息转换器。...如果我们想使用这个自定义消息转换器，我们需要将其添加到应用程序的类路径中，并在Spring Cloud Bus配置中将spring.cloud.bus.default.contentType设置为application.../custom，这将告诉Spring Cloud Bus使用自定义消息转换器。

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Spring Cloud Bus使用自定义的消息转换器（一）

除了支持内置的消息转换器外，Spring Cloud Bus还允许用户定义自己的消息转换器。在本文中，我们将深入探讨Spring Cloud Bus如何使用自定义消息转换器。...自定义消息转换器Spring Cloud Bus支持使用Spring Integration来发送和接收消息。Spring Integration是一个用于构建消息驱动应用程序的框架。...Spring Cloud Bus内置了一些常见的消息转换器，如JSON和XML。如果您需要使用不同的消息格式，则可以编写自定义的消息转换器。...自定义消息转换器应该实现Spring Integration中的MessageConverter接口。...在这个例子中，自定义消息转换器将消息转换为Properties格式。消息的MIME类型是"application/properties"。

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Spring Cloud Bus使用自定义的消息转换器（二）

配置自定义消息转换器在使用Spring Cloud Bus时，我们可以通过向Spring的ApplicationContext中添加自定义的MessageConverter来配置自定义消息转换器。...例如，如果我们要使用上面的PropertiesMessageConverter来发送和接收消息，我们接下来我们将演示如何使用自定义的消息转换器。...我们将在之前的示例中添加一个新的自定义消息转换器，并演示如何使用它。首先，我们需要定义一个新的消息转换器。在本例中，我们将创建一个将消息从JSON转换为XML的自定义消息转换器。...现在我们需要在我们的服务中注册这个新的自定义消息转换器。我们可以通过向Spring应用程序上下文添加一个名为messageConverters的bean来实现这一点。...JsonToXmlMessageConverter作为消息转换器。

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使用Flask部署ML模型

source=post_page--------------------------- 介绍 这篇博文目的是构建一个使用MLModel基类来部署模型的简单应用程序。...总的来说，目的是展示如何将iris_model包中的模型代码部署到一个简单的Web应用程序中。还想展示MLModel抽象如何在生产软件中更容易地使用机器学习模型。...从JSON模式创建的webform是动态的，它允许为应用程序托管的任何模型创建自定义表单。...通过使用抽象来处理机器学习模型代码，可以编写可以部署任何模型的应用程序，而不是构建只能部署一个ML模型的应用程序。...它还使数据科学家和工程师能够维护更好地满足其需求的单独代码库，并且可以在多个应用程序中部署相同的模型包并部署相同模型的不同版本。

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手把手带你开启机器学习之路——房价预测(二)

这样设计的好处是方便我们使用sklearn中的流水线(pipeline)，还允许我们自定义转换器，这样能够把一系列的步骤统一起来。...自定义添加属性的转换器 为了能与sklearn中的流水线无缝衔接，我们需要实现一个含有fit，transform,fit_transform方法的类。...sklearn中提供了相应的FeatureUnion类。注意两条流水线需要从选择转换器开始，选择出相应的待处理属性。完整的代码如下： 自定义选择转换器 ? 定义两条流水线，然后合并 ?...除了自定义选择转换器，新版本的sklearn中也有可以直接使用的ColumnTransformer，这样就省去了自己定义选择器的步骤，代码如下所示，可以看到两种方式的结果是完全一样的（最后一行的代码返回...初步训练模型 首先建立一个简单的线性模型并查看训练误差。如下面代码所示，主要使用了sklearn里的linear_model模块和metrics模块。 ?

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超级实用！如何为机器学习算法准备数据？

使用实际数据 2. 整体规划 3. 获取数据 4. 发现、可视化数据，增加直观印象 5. 为机器学习准备数据 6. 选择模型并进行训练 7. 调试模型 8....，还可以直接将字符属性转换为 one-hot 编码： 自定义转换器 虽然 Scikit-Learn 已经提供了许多有用的转换器，但是你仍然可以编写自己的转换器，例如特定属性组合。...自定义转换器很简单，只需要创建一个类，然后实现以下三个方法：fit（）（返回自身）、transform（）、fit_transform（）。...下面是自定义转换器，添加组合属性的例子： from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin # column index rooms_ix...Scikit-Learn 提供了一个标准化的转换器 StandadScaler。 管道 Pipeline 我们可以把机器学习算法中许多转换操作使用管道 pipeline 统一顺序进行。

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使用Flask快速部署PyTorch模型

对于数据科学项目来说，我们一直都很关注模型的训练和表现，但是在实际工作中如何启动和运行我们的模型是模型上线的最后一步也是最重要的工作。...今天我将通过一个简单的案例：部署一个PyTorch图像分类模型，介绍这个最重要的步骤。 我们这里使用PyTorch和Flask。...return image_tensor 我们还需要一个数组来表示类，本文只有2类 class_names = ['apple', 'banana'] 预测 下一步就是创建一个路由，接收上传的图像，处理并使用模型进行预测...测试 使用python app.py运行服务，然后首页会显示我们创建的上传图片的按钮，可以通过按钮上传图片进行测试，这里我们还可以通过编程方式发送POST请求来测试您的模型。...就是这样只要5分钟，我们就可以成功地部署一个ML模型。 作者：Daniel Korsz

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使用Flask部署图像分类模型

了解如何使用Flask部署模型。...一旦我们成功地构建和训练了模型，我们希望它能为最终用户所用。 因此，我们必须“部署”模型，以便最终用户可以使用它。模型部署是任何机器学习或深度学习项目的后期阶段之一。...在接下来的章节中，我们将使用一个预训练的模型来使用PyTorch来检测图像的类别。接下来，我们将使用Flask进行模型部署。在下一节中，我们将简要讨论Flask。 什么是Flask？...这里，我们的重点不是从头开始构建一个高度精确的分类模型，而是看看如何部署该模型并在web界面中使用它。...然后我们深入了解了使用PyTorch创建图像分类模型并将其与Flask一起部署的过程中涉及的各个步骤。我希望这有助于你构建和部署图像分类模型。 另外，模型被部署在本地主机上。

2.9K41

使用tensorflow-serving部署模型

TensorFlow训练好的模型以tensorflow原生方式保存成protobuf文件后可以用许多方式部署运行。...例如：通过 tensorflow-js 可以用javascrip脚本加载模型并在浏览器中运行模型。 通过 tensorflow-lite 可以在移动和嵌入式设备上加载并运行TensorFlow模型。...我们主要介绍tensorflow serving部署模型、使用spark(scala)调用tensorflow模型的方法。 本篇介绍使用tensorflow serving部署模型的方法。...〇，tensorflow-serving部署模型概述 使用 tensorflow serving 部署模型要完成以下步骤。 (1) 准备protobuf模型文件。...__version__) from tensorflow.keras import * 一，准备protobuf模型文件 我们使用tf.keras 训练一个简单的线性回归模型，并保存成protobuf

1.3K20

使用Kubernetes部署机器学习模型

你有能力对其进行培训，你可以调整它，甚至可以使用测试集来验证它。但是，你一次又一次地到达你的模型已经准备好投入生产，并且你的进度必须停止。...一旦知道如何在kubernetes上部署模型，就可以在任何地方（谷歌云或AWS）部署。 如何使用Kubernetes将模型部署到生产环境中 你永远不会相信部署模型是多么简单。...第三层 - Kubernetes部署 现在，进入最后一层！使用Kubernetes，我们可以在一个YAML文件中声明我们的部署。...现在可以使用HTTP调用模型，使用如下curl命令： curl http://node-ip:node-port/predict \ -H 'Content-Type: application/json...现在你知道了如何使用Kuberentes将模型发布到internet上。只需要几行代码。它实际上变得更简单了。

1.7K20

使用ollama本地部署开源大模型

chatGPT 刚出来没多久的时候，openai 时不时的限制使用频率，当时我想要是能本地部署一个大模型，无限制的使用该多好哇。...后来有很多团队/公司陆陆续续在 github 开源了他们自己训练的大模型，但是部署使用的操作门槛比较高，曾经试图部署过一个，报了几个错也没时间折腾就放弃了 前几天我发现了一个叫 ollama 的项目，根据介绍...，此时就已经部署结束了 可以在：https://ollama.com/library 找到更多的模型 但是在命令行中直接交互里很多格式解析不出来，看起来怪怪的，可以使用 chatbot-ollama 这个项目部署一个...webUI，这样就可以在聊天框里面调用模型对话了，项目地址： https://github.com/ivanfioravanti/chatbot-ollama 这个项目部署起来也很简单，只要电脑上装有.../openai-translator/openai-translator 直接去 release 下载安装包后运行，在设置中选择本地大模型，并选择 API 模型为你已经下载好的本地模型保存即可 使用效果

2K20

【玩转GPU】部署使用Stable Diffusion 模型

根据腾讯云公众号教学，部署到云上服务，现在开始跟我玩转AI绘画 官方链接：https://mp.weixin.qq.com/s/nhB7Hsjz_aLkSrUT0mqHWw 主页面： 图片 认识主页面...安装插件 图片 采样器的选择 来自于腾讯云开发者公众号 图片 面部修复 对人物面部进行修复 提示词： Prompt 资料：https://arxiv.org/abs/2107.13586 基于预训练语言模型的研究思路通常是...使用清晰明了的语言：使用简单、易懂的语言提问，避免使用专业术语或行话。 提供详细的信息：请提供尽可能多的信息，例如问题的原因、背景、上下文等，以便AI能够更好地理解您的问题。...使用明确的问题：请使用明确的问题来表达您的意思，避免模糊或含糊不清的问题。 使用合适的标点符号：在提问时，请使用合适的标点符号，例如逗号、分号或冒号，以便AI能够理解您的问题。...这可以帮助AI更好地理解您的问题，并给出更准确的答案 图片 角色扮演 你是一个xxxx 1.我希望你表现得像{电影名} 中的{角色名}， 我希望你像{角色名}一样使用{角色名}会使用的语气、方式和词汇来回应和回答

2.5K31

使用云函数部署机器学习模型

机器学习的工作流程可以分为三个部分: 1.首先对原始数据进行预处理； 2.然后将处理过的数据进行模型训练，会选用不同的参数和算法组合进行多次训练，形成多个备选模型； 3.最后选一个最合适的模型进行部署...然而，函数调用依赖机器学习的库，机器学习的库又依赖大量的库，导致机器学习的库在云函数环境中特别难部署。因此机器学习迁移上云的案例的重点在于依赖怎么部署。...方案 机器学习的主流方案是使用tensorflow，tensorflow基于Python实现，Python没有代码依赖一键打包的机制，因此用户需要手动将依赖部署到云函数的环境。...在这里，推荐使用层来部署依赖。 首先对依赖进行分类，即应用依赖和系统依赖这两类。对于应用依赖，可以直接使用pip安装到指定目录，然后将其打包为层。...在函数代码初始化时，就已经可使用层中的文件了。

1.2K20

Sklearn 的 10 个小众宝藏级方法！

如果是比较简单并且通过一个函数可以实现需求的情况，我们可以将函数通过FunctionTransformer进行包装生成可与Sklearn兼容的转换器，然后装进pipeline。...当然，这个操作并未内置于Sklearn中，并且也不是一个简单函数能搞定的。下面看看如何自定义一个转换器解决这个问题。...比如下面的lgb回归的例子，它使用CustomLogTransformer对目标y进行对数缩放，然后拟合回归模型。...，我们经常会遇到几个模型效果相似的情况，想要进一步提升效果，这时可以使用投票方法，是一种简单的模型集成方法。...这种情况下可以使用QuantileTransformer，它使用分位数的统计指标实现中心化和缩放分布。

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使用SpaCy构建自定义 NER 模型

在本文中，我们将探讨如何构建自定义 NER 模型以从简历数据中提取教育详细信息。 构建自定义 NER 模型 导入必要的库 就像在启动新项目之前执行仪式一样，我们必须导入必要的库。...“,{“entities”:[(0,9,”date”),(10,48,”degree”),(54,85,”school_name”),(87,95,”location”)]})] 创建模型 构建自定义模型的第一步是创建一个空白的...我们通过使用nlp.disable_pipes()方法在训练时禁用这些组件。 为了训练“ner”模型，模型必须在训练数据上循环，以获得足够的迭代次数。为此，我们使用n_iter，它被设置为100。...为了确保模型不会根据示例的顺序进行泛化，我们将在每次迭代之前使用random.shuffle()函数随机打乱训练数据。 我们使用tqdm()函数来创建进度条。示例中保存训练过程的信息。...SpaCy可以快速的训练我们的自定义模型，它的优点是： SpaCy NER模型只需要几行注释数据就可以快速学习。

3.3K41

机器学习基础：令你事半功倍的pipeline处理机制

3、安全性：训练转换器和预测器使用的是相同样本，管道有助于防止来自测试数据的统计数据泄露到交叉验证的训练模型中。 是不是有点云里雾里？...注： Estimator：估计器，所有的机器学习算法模型，都被称为估计器。 Transformer：转换器，比如标准化。转换器的输出可以放入另一个转换器或估计器中作为输入。...Pipeline的用法 调用方法： sklearn.pipeline.Pipeline(steps, memory=None, verbose=False) 参数详解： steps : 步骤：使用（key...()),('pca',PCA()),('svc',SVC())]) #('sc', StandardScaler()) sc为自定义转换器名称，StandardScaler()为执行标准化任务的转换器...import SVC from sklearn.pipeline import Pipeline #使用pipeline简化系统搭建流程，将文本抽取与分类器模型串联起来 clf = Pipeline(

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