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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...

海量数据的分库分表技术演进,最佳实践

每个优秀的程序员和架构师都应该掌握分库分表,移动互联网时代,海量的用户每天产生海量的数量 用户表 订单表 交易流水表 以支付宝用户为例,8亿;微信用户更是10亿。订单表更夸张,比如美团外卖,每天都是几千万的订单。淘宝的历史订单总量应该百亿,甚至千亿级别,这些海量数据远不是一张表能Hold住的。事实上MySQL单表可以存储10亿级数据,只是这时候性能比较差,业界公认MySQL单表容量在1KW以下是最佳状态,因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。 既然一张表无法搞定,那么就想办法将数据放到多个地方,目前比较普遍的方案有3个: 分区; 分库分表; NoSQL/NewSQL; 说明:只分库,或者只分表,或者分库分表融合方案都统一认为是分库分表方案,因为分库,或者分表只是一种特殊的分库分表而已。NoSQL比较具有代表性的是MongoDB,es。NewSQL比较具有代表性的是TiDB。 Why Not NoSQL/NewSQL? 首先,为什么不选择第三种方案NoSQL/NewSQL,我认为主要是RDBMS有以下几个优点: - RDBMS生态完善; - RDBMS绝对稳定; - RDBM...

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