如何使用 Java 调取 Python、R 的训练模型?

在工业界,我们经常会使用 Python 或 R 来训练离线模型, 使用 Java 来做在线 Web 开发应用——这就涉及到了使用 Java 跨语言来调用 Python 或 R 训练的模型。

PMML

PMML 是 Predictive Model Markup Language 的缩写,翻译为中文就是“预测模型标记语言”。它是一种基于XML的标准语言,用于表达数据挖掘模型,可以用来在不同的应用程序中交换模型。

也就是说它定义了一个标准,不同语言都可以根据这个标准来实现。关于 PMML 内部的实现原理细节,我们这里不做深究,感兴趣的可以参见:http://dmg.org/pmml/v4-3/GeneralStructure.html。

PMML 能做什么

介绍完了 PMML 的概念后,大家可能还是很懵,不清楚它有什么用。先来相对正式地说下它的用处:对于 PMML,使用一个应用程序很容易在一个系统上开发模型,并且只需通过发送XML配置文件就可以在另一个系统上使用另一个应用程序部署模型。也就是说我们可以通过 Python 或 R 训练模型,将模型转为 PMML 文件,再使用 Java 根据 PMML 文件来构建 Java 程序。

来看一张关于 PMML 用途的图片:

这张图的信息来一一说明下:

整个流程分为两部分:离线和在线。

离线部分流程是将样本进行特征工程,然后进行训练、生成模型。一般离线部分常用 Python 中的 sklearn、R 或者 Spark ML 来训练模型。

在线部分是根据请求得到样本数据,对这些数据采用与离线特征工程一样的方式来处理,然后使用模型进行评估。一般在线部分常用 Java、C++ 来开发。

离线部分与在线部分是通过 PMML 连接的,也就是说离线训练好了模型之后,将模型导出为 PMML 文件,在线部分加载该 PMML 文件生成对应的评估模型。

我们可以看到,PMML 是连接离线与在线环节的关键,一般导出 PMML 文件和加载 PMML 文件都需要各个语言来做单独的实现。不过幸运的是,已经有很多大神实现了这些,可以参见:https://github.com/jpmml 。

实战环节

训练并导出 PMML

我们这里仍然是通过 sklearn 训练一个随机森林模型,我们需要借助 sklearn2pmml 将 sklearn 训练的模型导出为 PMML 文件。如果没有 sklearn2pmml,请输入以下命令来安装:

我们来看下如何使用 sklearn2pmml 。

导出成功后,我们将在当前路径看到一个 PMML 文件:RandomForestClassifier_Iris.pmml。

导入 PMML 并进行评估

生成了 PMML 文件后,接下来我们要做的就是使用 Java 导入(加载)PMML文件。这里借助了 Java 的第三方依赖:pmml-evaluator。我们需要在 pom.xml 文件中加入以下依赖:

引入 PMML 文件并进行评估的代码如下:

输出结果:

可以看到,模型需要的特征为:[sepal length (cm), petal width (cm), sepal width (cm), petal length (cm)],预测该样本最终属于目标编号为 1 的类型,预测该样本属于不同目标编号的概率分布,。

小结

为了实现 Java 跨语言调用 Python/R 训练好的模型,我们借助 PMML 的规范,将模型固化为 PMML 文件,再使用该文件生成模型来评估。

作者:1or0,专注于机器学习研究。

声明:本文为公众号 AI派 投稿,版权归对方所有。

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