Azure Machine Learning Workbench Azure 机器学习试验服务 Azure 机器学习模型管理服务 用于 Apache Spark 的 Microsoft 机器学习库（MMLSpark...用于 Apache Spark 的 Microsoft 机器学习库 MMLSpark（用于 Apache Spark 的 Microsoft 机器学习库）是针对 Apache Spark 提供深度学习和数据科学工具的开源
LightGBM算法原理、训练与预测 原生的Spark版本的LightGBM算法集成在了微软的开源项目MMLSPARK（Microsoft Machine Learning for Apache Spark...），该项目是微软在认知工具包（Microsoft Cognitive Toolkit，曾用名 CNTK）的基础上开发的基于Apache Spark大数据框架的实现，由于mmlspark集成了大量了机器学习和深度学习算法...，导致依赖该项目的maven后，项目打的jar包巨大（400M+），因此，需要对mmlspark项目进行一定阉割，只保留LightGBM算法（分类，回归均支持）进行重新编译。...尝试了不同的预测打分方式，这其中包括了PMML解决方案、MMLSPARK原生预测解决方案以及Java重构的预测解决方案。...最终选择了java重构的预测解决方案，放弃前两种解决方案的原因如下： 1、PMML的解决方案会有一定的打分误差，并打分耗时不太满足当前业务 2、MMLSPARK原生预测解决方案中代码依赖了底层的C++动态链接库
2021年11月 微软开源一款简单的、多语言的、大规模并行的机器学习库 SynapseML（以前称为 MMLSpark），以帮助开发人员简化机器学习管道的创建。
通过引入mmlspark库，Spark上也是可以分布式跑lightgbm的，通过引入TensorflowOnSpark，Spark上也是可以分布式跑TensorFlow的。
为了缓解这一现状，近日，微软宣布了开源一款简单的、多语言的、大规模并行的机器学习库 SynapseML（以前称为 MMLSpark），以帮助开发人员简化机器学习管道的创建。
下图是一个使用LightGBM-on-Yarn训练模型的例子，基于Azure/mmlspark官方Notebook例子，仅需添加启动Spark语句以及修改数据集路径。 ?
pyecharts，seaborn 数据质量：cerberus，pandas_profiling，Deequ 时间序列：fbprophet，sktime，pyts 大规模机器学习：Horovod，BigDL，mmlspark...Serving 目前我们的serving大多数是离线batch预计算的形式，所以主要依赖的技术手段是各类离线inference的方法，例如直接使用model predict接口，使用mmlspark等做大规模并行
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