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Spark 灰度发布在十万级节点上的实践

CI 介绍 持续集成是指,及时地将最新开发的且经过测试的代码集成到主干分支中。 Continuous Integration 持续集成的优点 ●快速发现错误 每次更新都及时集成到主干分支中,并进行测试,可以快速发现错误,方便定位错误 ●避免子分支大幅偏离主干分支 主干在不断更新,如果不经常集成,会产生后期集成难度变大,甚至难以集成,并造成不同开发人员间不必要的重复开发 ●为快速迭代提供保障持续集成为后文介绍的持续发布与持续部署提供了保证 Spark CI 实践 目前主流的代码管理工具有,Github、Gitlab等。本文所介绍的内容中,所有代码均托管于私有的 Gitlab 中。 鉴于 Jenkins 几乎是 CI 事实上的标准,本文介绍的 Spark CI CD & CD 实践均基于 Jenkins 与 Gitlab。 S

谈谈机器学习模型的部署

随着机器学习的广泛应用,如何高效的把训练好的机器学习的模型部署到生产环境,正在被越来越多的工具所支持。我们今天就来看一看不同的工具是如何解决这个问题的。 上图的过程是一个数据科学项目所要经历的典型的过程。从数据采集开始,经历数据分析,数据变形,数据验证,数据拆分,训练,模型创建,模型验证,大规模训练,模型发布,到提供服务,监控和日志。诸多的机器学习工具如Scikt-Learn,Spark, Tensorflow, MXnet, PyTorch提供给数据科学家们不同的选择,同时也给模型的部署带来了不同的挑战。 我们先来简单的看一看机器学习的模型是如何部署,它又会遇到那些挑战。 模型持久化 模型部署一般就是把训练的模型持久化,然后运行服务器加载模型,并提供REST或其它形式的服务接口。我们以RandomForestClassification为例,看一下Sklearn,Spark和Tensorflow是如何持久化模型。 Sklearn 我们使用Iris数据集,利用RandomForestClassifier分类。 from sklearn.ensemble import RandomFor...

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