首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

ML.NET在启动后将新模型加载到预测引擎池

ML.NET是一个开源的跨平台机器学习框架,由微软推出。它允许开发人员使用.NET编程语言来构建自己的机器学习模型,并将其集成到应用程序中。

在启动后,ML.NET会将新模型加载到预测引擎池。预测引擎池是一个用于存储和管理已加载模型的容器,它可以提供高效的模型预测服务。

加载新模型到预测引擎池的过程包括以下几个步骤:

  1. 模型训练和导出:开发人员使用ML.NET框架进行模型训练,并将训练好的模型导出为ML.NET支持的格式,如ONNX、PMML等。
  2. 模型加载:在应用程序启动时,ML.NET会加载预先训练好的模型文件。加载模型的过程包括读取模型文件、解析模型结构和参数等操作。
  3. 模型编译:加载模型后,ML.NET会将模型编译为可执行的预测引擎。编译过程会将模型转换为高效的计算图,以便在预测时能够快速执行。
  4. 模型缓存:编译完成后,ML.NET会将预测引擎缓存到预测引擎池中。预测引擎池可以管理多个预测引擎实例,以便在需要时快速获取可用的预测引擎。
  5. 模型预测:在应用程序运行时,开发人员可以通过调用预测引擎池中的预测引擎来进行模型预测。预测引擎会接收输入数据,并返回预测结果。

ML.NET的优势在于它是一个开源的、跨平台的机器学习框架,提供了丰富的机器学习算法和工具,使开发人员能够快速构建和部署自己的机器学习模型。同时,ML.NET还提供了与.NET生态系统的无缝集成,使开发人员能够在熟悉的开发环境中进行机器学习开发。

ML.NET的应用场景非常广泛,包括但不限于以下几个方面:

  1. 预测分析:ML.NET可以用于构建各种预测模型,如销售预测、用户行为预测、风险评估等。通过使用ML.NET,开发人员可以根据历史数据来预测未来的趋势和结果。
  2. 图像识别:ML.NET提供了一系列图像处理和计算机视觉算法,可以用于图像分类、目标检测、人脸识别等任务。开发人员可以使用ML.NET构建自己的图像识别模型,并将其集成到应用程序中。
  3. 自然语言处理:ML.NET支持自然语言处理任务,如文本分类、情感分析、命名实体识别等。开发人员可以使用ML.NET构建自己的自然语言处理模型,并将其应用于文本数据的处理和分析。

腾讯云提供了一系列与机器学习相关的产品和服务,可以与ML.NET进行集成使用。其中,推荐的产品包括:

  1. 腾讯云机器学习平台(https://cloud.tencent.com/product/tiia):提供了丰富的机器学习算法和模型训练工具,可以帮助开发人员快速构建和训练自己的机器学习模型。
  2. 腾讯云图像识别(https://cloud.tencent.com/product/tii):提供了图像识别和图像处理的能力,包括图像分类、目标检测、人脸识别等功能。
  3. 腾讯云自然语言处理(https://cloud.tencent.com/product/nlp):提供了自然语言处理的能力,包括文本分类、情感分析、命名实体识别等功能。

通过与这些腾讯云产品的集成,开发人员可以更好地利用ML.NET进行机器学习开发,并将其应用于实际的业务场景中。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

C#开源跨平台机器学习框架ML.NET----介绍与环境搭建

什么是ML.NET? ML.NET 使你能够联机或脱机场景中将机器学习添加到 .NET 应用程序中。借助此功能,可以使用应用程序的可用数据进行自动预测,而无需连接到网络。...通过ML.NET进行的预测类型的包括: 分类/类别划分 自动客户反馈划分为正面和负面类别 回归/预测连续值 根据大小和位置预测房屋价格 异常情况检测 检测欺诈性银行交易 建议 根据在线购物者之前的购买情况向其建议可能想要购买的产品...ML.NET的代码工作流 以下关系图表示应用程序代码结构,以及模型开发的迭代过程: 训练数据收集并加载到 IDataView 对象中 指定操作的管道,以提取特征并应用机器学习算法 通过管道上调用 Fit...描述与训练集中的描述越相似,它就越有可能被分配到同一类别。 ? 房屋价格模型和文本分类模型均为线性模型。根据数据的性质和要解决的问题,还可以使用决策树模型、广义模型和其他模型。...创建好右侧解决方法中鼠标右键引用--管理NuGet程序包 ? 浏览框输入MLNET搜索,找到MLNET后进行安装 ?

2.9K21

.NET机器学习 ML.NET 1.4预览版和模型生成器更新

.NET 开发人员使用 ML.NET,可以利用他们现有的工具和技能,为情感分析,价格预测,销售预测预测,图像分类等常见场景创建自定义机器学习模型,定制机器学习并注入其应用程序!...下面是示例代码,你可以感受到现在可以轻松配置代码以便数据直接从关系数据库加载到IDataView中,以后将在训练模型时使用。...这意味着现代处理器ML.NET上进行培训 现在训练更快,因为它可以执行更多的并发浮点操作,而不是只支持SSE指令的现有C ++代码。...的示例应用 与此新版本一致,我们还宣布了涵盖其他方案的的有趣示例应用程序: 基于时间序列SSA(单谱分析)的销售预测方案 基于异常检测PCA的信用卡欺诈检测场景 搜索引擎根据排名任务排序结果场景 模型可解释性和特征重要性...C#)上的可扩展ML.NET模型 YouTube上的ML.NET视频播放列表 我们.NET基础频道创建了一个ML.NET Youtube播放列表,其中包含一个由选定视频组成的列表,每个视频都集中一个特定的

1.8K30

使用ML.NET模型生成器来完成图片性别识别

什么是ML.NETML.NET 使你能够联机或脱机场景中将机器学习添加到 .NET 应用程序中。 借助此功能,可以使用应用程序的可用数据进行自动预测。...机器学习应用程序利用数据中的模式来进行预测,而不需要进行显式编程。 ML.NET 的核心是机器学习模型 。 该模型指定将输入数据转换为预测所需的步骤。...准备好图片数据,我们就可以【数据】界面添加对应的文件夹了: ? 添加完成,就可以看到【数据预览】: ?...5.训练 训练是一个自动的过程,模型生成器通过该过程教模型如何回答方案相关的问题。 训练模型可以对其没有见过的输入数据进行预测。 例如,预测房价时,可以预测上市的房屋销售价。...7.添加代码 完成评估阶段模型生成器可以输出一份模型文件和代码,我们可以使用该代码模型添加到应用程序。 ML.NET 模型保存为 zip 文件。

1.4K10

ML.NET介绍:最常使用的数据结构IDataView

ML.NET一种跨平台的开源机器学习框架。ML.NET让广大.NET开发人员可以开发自己的模型,并且将自定义的机器学习融入到其应用程序中,无需之前拥有开发或调整机器学习模型方面的专业知识。...视图以下几个方面与表不同: 视图是可组合。视图是通过对其他视图应用转换(查询)形成的。相反,从现有表生成表需要复制数据,从而使表解耦;表没有以任何方式链接到原始表。 视图是虚拟的。...ML.NET中,使用这个属性创建学习管道,将不同的Estimator链接在一起: Transformer也是ML中一个对象,它接受数据,对数据做一些工作,并返回的转换的数据。...根据前面的学习模型,创建一个预测引擎, var predictionEngine = modeld.CreatePredictionEngine(mlContext); 执行方法Predict...ML.NET首先是一个框架,这意味着它经扩展可以添加流行的机器学习库,比如TensorFlow、Accord.NET和CNTK。

1.7K41

C#开源跨平台机器学习框架ML.NET----二元分类情绪分析

右键项目引用选择管理NuGet管理嚣浏览里搜索ML,然后找到Microsoft.ML和Microsoft.ML.FastTree进行安装 02 创建训练模型 我们自己创建一个txt文件的训练模型...选择这个txt文件,要记得把文件属性中复制到输出目录设置为如果较则复制,这样的话会把TXT输出到程序所在目录,保存程序能加载到训练数据。..._mlContext:MLContext 类,所有 ML.NET 操作的起点。 初始化 mlContext 会创建一个ML.NET 环境,可在模型创建工作流对象之间共享该环境。...可从文本文件或实时(例如,SQL 数据库或日志文件)数据加载到 IDataView 对象。 _transformer: 加载数据 ?...初始化训练数据就是把上面三步整合到一起,当前面三步完成,我们就可以进行数据的预测了 输入内容单条预测 ?

91421

一个开源的,跨平台的.NET机器学习框架ML.NET

微软Build 2018大会上推出的一款面向.NET开发人员的开源,跨平台机器学习框架ML.NET。...ML.NET允许.NET开发人员开发他们自己的模型,并将自定义ML集成到他们的应用程序中,而无需事先掌握开发或调整机器学习模型的专业知识。...该框架目前支持的学习模型包括 K-Means聚类 逻辑回归 支持向量机 朴素贝叶斯 随机森林 增强树木 其他技术,如推荐引擎和异常检测,正在开发的路线图上。...如何在应用程序中使用ML.NETML.NET以NuGet包的形式提供,可以轻松安装到的或现有的.NET应用程序中。...二进制分类算法的输出是一个分类器,您可以使用该分类器来预测的未标记实例的类。二元分类场景的例子包括: Twitter评论的情绪理解为“积极”或“消极”。 诊断患者是否患有某种疾病。

1.4K60

ML.NET 中使用Hugginface Transformer

首先以 ONNX 文件格式导出 Hugginface Transformer , ML.NET 然后将其加载到 ONNX 运行时中。 1....然后,您可以不同的框架(如 ML.NET)中使用该 ONNX 模型。这正是我们本教程中所做的。 您可以 ONNX 网站上找到更多信息。...ML.NET 加载 ONNX 模型 使用ML.NET 加载ONNX 模型之前,我们需要检查模型并找出其输入和输出。 我们使用Netron。我们只需选择创建的模型,整个图形就会出现在屏幕上。...这个完整的过程可以应用于任何ONNX模型,而不仅仅是从Huggingface创建的模型。 完成此操作,我们可以继续进行实际的 ML.NET 代码。首先,我们的 .NET 项目中安装必要的包。...调用预测引擎对象的预测方法时发生异常。

1.1K10

.NET开发人员如何开始使用ML.NET

从数据集改进模型模型更新,以及优化硬件。 ML.NET一直微软的研究部门的工作。...ML.NET 1.0提供以下关键组件: 数据表示 机器学习任务(分类,回归,异常检测等) 数据特征工程 机器学习模型应该让分析师的生活更轻松,现在甚至可以构建这些模型,因为框架的设计考虑了AutoML...资料来源:微软 命令行使用ML.NET 还引入了另一个工具ML.NET CLI(命令行工具),它允许使用AutoML和ML.NET生成ML.NET模型。...Regression.Evaluate() 计算已知票价与模型预测值之间的差异,以生成各种指标。...(testDataView); var metrics = mlContext.Regression.Evaluate(predictions,scoreColumnName:“Score”); 创建预测引擎

1.1K20

ML-Framework:ML.NET 0.3 带来组件

ML.NET今年微软Build 2018 会议上宣布的机器学习框架现已正式推出0.3版本 https://github.com/dotnet/machinelearning/releases/tag...ML.NET 0.3现在提供了许多用于训练机器学习模型组件以及以流行的ONNX格式导出模型的选项,当然还包括了许多Bug修复。...作为所谓的流式学习器,FFM也可以应用于数据集,而无需将它们完全加载到存储器中。 使用LightGBM,您可以训练需要二进制和多类分类或回归的模型。...ML.NET 0.3中,可以使用LightGBM的所有功能 - 除了排名评估器,预计将在更高版本中提供。...具体可参考知乎文章:https://www.zhihu.com/question/51644470 ML.NETMIT许可跨平台下作为开源提供 - 例如Windows,Linux和macOS。

46620

使用ML.Net和CSharp语言进行机器学习

训练阶段有望以一个有效的模型结束,该模型可以第二个预测阶段应用,对我们未来看到的每一项进行分类。这一阶段需要来自前一阶段的模型和要分类的项目,它们用于输出一个分类的预测(例如)。...文本属性本身不能被标记为“特性”,因为它包含多个“列”(文本文件中)。这就是为什么我们需要在下面的管道中添加的TextFeaturizer(“特性”、“文本”)行,以便文本读入输入数据结构。...PredictionModel.ReadAsync方法模型从文件系统加载到内存中谓词模型: ? 加载的模型存储项目的学习文件夹中。这个模型。...本例中,标签是作为最后一列给出的字符串,用于算法的训练和测试阶段标识每个数据行。 预测类的结果应该是一个字符串(这并不奇怪): ? 本案例的培训代码与前一节非常相似: ? 这里只有两个内容。...输入和输出的数据类型是灵活的,因为引擎输入输入输入数据时,可以使用转换器值转换为数字和向量,当我们必须解释分类结果时,同样的转换显然是可能的。

2.3K30

译 | 宣布ML.NET 1.2 及模型生成器更新(用于 .NET 的机器学习)

使用ML.NET,开发人员可以利用其现有工具和技能集,通过为情绪分析、价格预测、图像分类等常见方案创建自定义机器学习模型来开发和将自定义 ML 注入到应用程序中以及更多操作!...用于预测和异常检测的TimeSeries支持的正式发布 开发人员可以使用 Microsoft.ML.TimeSeries 包处理许多方案,例如:使用异常检测模型检测产品销售中的峰值和变化,或创建可能受季节性和其他时间相关上下文影响的销售预测...通过Microsoft.Extensions.ML集成包(预览版)轻松ML.NET模型集成到 Web 或无服务器应用中 此程序包使集成加载ML.NET模型ASP.NET应用、Azure Function...您只需提供自己的数据集并选择要实现的机器学习任务(如分类或回归),CLI 使用 AutoML 引擎创建模型生成和部署源代码以及二进制模型。 ? CLI 更新为 0.14,用于处理客户反馈问题。...更新至 ML.NET 1.2 模型生成器使用最新版本的ML.NET生成的代码引用 1.2。早期的预览版中,它使用ML.NET 1.0。 解决客户反馈的问题 此版本中修复了许多问题。

1.1K30

VB.NET Core调用YOLOv5 ONNX模型进行目标检测(ML.NET)

上述视频,因为图片已经脱敏,部分识别率有所降低(这是自己训练的一个测试模型) ---- VB.NET Core如何调用Yolov5模型呢?...这里就用到微软的ML.NET推理引擎,ML.NET 由微软研究院研发,在过去的十年里发展成为一个重要的框架,它在微软的许多产品团队中都有使用,比如 Windows、必应、Azure 等等。...ML.NET 支持分类(例如文本分类、情感分析)、回归(例如预测、价格预估)等机器学习任务。...ML.NET 是一个框架,这意味着它可以扩展,可以 TensorFlow、Accord.NET 和 CNTK 这样的流行机器学习库添加进去。... ML.NET 开源生态中,微软致力于让它的内部功能更加完善,ML.NET 可以为 .NET 开发者带来更优化的机器学习开发体验!

1.8K20

微软又开源了一个机器学习框架,这次是核心产品的机器学习引擎infer.NET

一般情况下,进行机器学习的时候,开发人员为框架提供模型,都需要将他们的模型映射到预先存在的学习算法上去。...而Infer.NET这个过程反了过来,可以直接从模型中生成一个定制的机器学习算法,允许你将领域知识融入到模型之中,这样“反其道而行之”的做法,给这个框架带来了不少优势。...微软的官方博文中,给出了infer.NET框架的4个优势,分别是: 1、可解释性强。 如果你设计了一个模型,并且从模型中生成算法。那么,你就可以理解为什么系统会以特定的方式运行,或者做出某些预测。...Infer.NET的一个关键功能是支持在线贝叶斯推断,即系统数据到来时进行学习的能力。这在与用户进行实时交互的商业和消费品中是必不可少的。...Infer.NET也提升ML.NET统计建模和在线学习方面的能力。 此外,Infer.NET也是跨平台的。

80010

微软发布开源跨平台机器学习框架ML.NET 0.2版本

上个月Build 2018年微软发布了ML.NET 0.1,一个跨平台的开源机器学习框架。今天又发布了ML.NET 0.2。...这个版本侧重于添加的ML任务,比如集群,使验证模型更容易,为ML.NET示例添加一个全新的repo,并解决我们GitHub repo中收到的各种问题和反馈。...这在一些场景中可能很有用,比如根据主题新闻文章组织成组,根据用户的购物习惯对用户进行分段,以及根据观众对电影的喜好对观众进行分组。...ML.NET示例repo 我们创建了一个的repo https://github.com/dotnet/machinelearning-samples,并添加了一些开始和结束应用程序示例。...出租汽车费预测(回归) 出租车票价预测示例演示了如何构建一个ML.NET模型预测纽约市出租车票价。本样本采用回归模型,考虑了乘客数量、信用类型和旅行距离等特征。

41720

现场 | 微软Build 2018亮点全揭晓:主推Azure、Microsoft 365,开源ML.Net

据介绍,ML.Net 允许 .NET 开发者开发自己的模型,将定制 ML 融入其应用,无需具备开发机器学习模型或调参的先验知识,所有这一切都是 .NET 环境中进行的。...本次预发布版本 ML.NET 可以执行分类(如支持文本分类、情感分析)和回归(如价格预测)等机器学习任务。...此外,此预发布版本 ML.NET 还包括第一个 .NET API(可用于训练模型、使用模型进行预测),以及该框架的核心部分,如学习算法、转换和机器学习数据结构。...摄像头也可以用于更高级的 Azure 服务,例如机器学习、流分析和认知服务,并且可以从云端下载到边缘环境中本地运行。...、截至目前最严苛的数据保护规定 GDPR,间接表示微软将不会在这个问题上摔跤。

63250

微软释出ML.NET 1.1,加入异常侦测演算法

由微软研究院开发的机器学习框架ML.NET今年Build大会中推出了1.0正式版,现在微软再次更新框架提供的演算法推出ML.NET 1.1,同时也更新了仍在预览阶段的ML.NET模型建置工具(Model...微软ML.NET 1.0中加入自动化机器学习AutoML功能,能自动决定使用于资料的演算法,帮助开发者快速建立机器学习模型。...之前的ML.NET版本中,当开发者模型中处理图像时,像是以TensorFlow或是ONNX模型为图像评分时,开发者需要指定磁碟中的路径,从档案中载入图像,但在ML.NET 1.1中,开发者可以使用记忆体中的图像...另外,时间序列NuGet套件中,还提供全新的时间序列预测元件,让开发者可以实作基于奇谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)的时间序列预测分析模型,目前也正在预览阶段。...微软持续更新这个模型建置工具,ML.NET 1.1版本中,增加了的问题分类样板,让开发者可以分类表格资料,其使用多重分类法,可以资料分成三个以上的类别,适合的情境像是电子邮件分类或是GitHub问题等

56510

微软发布ML.NET 1.0

ML.NET是一个免费的,跨平台的开源机器学习框架,旨在机器学习(ML)的强大功能引入.NET应用程序。 ?...,问题分类,预测,推荐等场景。...除了ML.NET 1.0版本,我们还添加了的预览功能,如自动机器学习(AutoML)的强大功能和ML.NET CLI和ML.NET Model Builder等新工具,这意味着现在可以只需点击右键就可以为您的应用程序添加机器学习模型...构建自定义机器学习模型时,您必须确定为您的场景选择哪个机器学习任务(即分类或回归?),您的数据转换为ML算法可以理解的格式(例如文本数据 - >数字向量),并微调这些ML算法以提供最佳性能。...Azure上横向扩展以进行模型培训和消费 使用模型构建器和CLI时,支持其他ML方案和功能 用于Apache Spark和ML.NET的.NET大规模机器学习的本机集成 .NET中的ML类型,例如DataFrame

91320

C#使用ML.Net完成人工智能预测

点击机器学习时,如果我们没有开启MLNET模型创建功能,则会弹出提示,让我们开启。 当然我们也可以手动选项中开启,如下图: ? 点击【机器学习】之后会有图形界面,如下图: ?...然后我们可以看到,它提供了一些方案,如语义识别,图像识别,数值预测等。 我们选择数值预测,然后进入下一步,如下图: ? 环境页面,选择本地训练,然后点击下一步获取数据,如下图: ?...类(存在欺诈性为 1,否则为 0) 金额,V1-V28(匿名处理的特征) 预测 GitHub 存储库中的问题类型 GitHub 问题数据 区域 标题、描述 值预测 预测出租车费用价格 出租车费数据...训练完成,如下图: ? 我们点击评估,如下图: ? 如上图,预测到1月销售数据是262.8。 然后点击代码,ML.Net代码添加到解决方案中,如下图: ? 添加ML.Net代码,如下图: ?...再打开ModelBuilder文件,可以看到,这里一开始就配置了数据地址和模型地址,如下图: ? 到这里,我们ML.Net就算初步学会使用了,下面,再提供一个官网GIF图片供大家参考。 ?

1.1K20

MySQL HeatWave 介绍

数据规模外扩管理 当分析数据被加载到HeatWave中时,HeatWave存储层会自动数据持久化,以便在HeatWave集群暂停和恢复以及HeatWave节点或集群发生故障时快速恢复。...HeatWave集群暂停或恢复故障节点或集群,HeatWave存储层会自动恢复数据。这个自动化的、自管理的存储层可以按照HeatWave集群所需的大小进行扩展,并且在后台独立运行。...Oracle Cloud Infrastructure(OCI)上,加载到HeatWave中的数据会自动持久化到OCI对象存储中,这样HeatWave集群暂停或从集群或节点故障中恢复时,数据可以快速重新加载...自动线程 对传入事务进行排队,以高事务并发期间提供持续的吞吐量。当多个客户端同时运行查询时,自动线程会应用工作负载感知准入控制,以消除因等待事务过多而导致的资源争用。...故障处理 自动错误恢复 Oracle 云基础设施 (OCI) 上,当 HeatWave 节点由于软件或硬件故障而变得无响应时,自动错误恢复功能会恢复故障节点或配置一个节点,并从 HeatWave

37420

.NET周报 【5月第4期 2023-05-27】

在上一篇文章中我们大致讲述了一下如何通过词嵌入向量的方式为大语言模型增加长期记忆,用于落地私域场景的问题。...其中涉及到使用openai的接口进行词嵌入向量的生成以及chat模型的调用。 使用ML.Net轻松接入AI模型!...使用 ONNX 模型进行分类预测,包括下载现有的 ONNX 模型,理解输入输出和预处理后处理的流程,以及使用 ML.Net 接入 ONNX 模型的方法。...使用 ONNX 模型进行识别分割,包括下载现有的 ONNX 模型,理解输入输出和预处理后处理的流程,以及使用 ML.Net 接入 ONNX 模型的方法。...它引入了诸如保持事物尽可能小、使它们可重用以及业务逻辑保持单独的组件中之类的东西。

16630
领券