【教程】5分钟在PAI算法市场发布自定义算法

2019-07-30 667

概述

在人工智能领域存在这样的现象，很多用户有人工智能的需求，但是没有相关的技术能力。另外有一些人工智能专家空有一身武艺，但是找不到需求方。这意味着在需求和技术之间需要一种连接作为纽带。

今天PAI正式对外发布了“AI市场”以及“PAI自定义算法”两大功能，可以帮助用户5分钟将线下的spark算法或是pyspark算法发布成算法组件，并且支持组件发布到AI市场供更多用户使用。有了以上功能，算法开发者和算法需求双方可以基于PAI的开放框架和平台实现算法交易，实现生态和PAI的共融。

详细使用说明

价格说明

使用SQL、SPARK2.0、PYSPARK2.0 3种算法框架自行开发出的算法上传到PAI-STUDIO中，运行产生的费用按照PAI资源成本价收取，费用为1元/计算时。

功能详解

1.控制台说明

首先进入PAI控制台，找到Studio-可视化建

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使用Blink SQL+UDAF实现差值聚合计算

本案例根据某电网公司的真实业务需求，通过Blink SQL+UDAF实现实时流上的差值聚合计算，通过本案例，让读者熟悉UDAF编写，并理解UDAF中的方法调用关系和顺序。感谢@军长在实现过程中的指导。笔者水平有限，若有纰漏，请批评指出。一、客户需求电网公司每天采集各个用户的电表数据（格式如下表），其中data_date为电表数据上报时间，cons_id为电表id，r1位电表度数，其他字段与计算逻辑无关，可忽略。为了后续演示方便，仅输入cons_id=100000002的数据。 no(string) data_date(string) cons_id(string) org_no(string) r1(double) 101 20190716 100000002 35401 13.76 101 20190717 100000002 35401 14.12 101 2

2019-07-31

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作者：孙金城（金竹）本文目录：1.最流行的编程语言2.互联网最火热的领域2.1大数据时代，数据量与日俱增2.2数据的价值来源于数据分析2.3数据价值最大化，时效性3.阿尔法与人工智能4.总结众所周知，Apache Flink（以下简称 Flink）的 Runtime 是用 Java 编写的，而即将发布的 Apache Flink 1.9.0 版本则会开启新的 ML 接口和新的 flink-python 模块，Flink 为什么要增加对 Python 的支持，想必大家一定好奇。也许大家都很清楚，目前很多著名的开源项目都支持 Python，比如 Beam，Spark，Kafka 等，Flink 自然也需要增加对 Python 的支持，这个角度分析也许很好，但我们想想为啥这些非常火热的项目都纷纷支持 Python 呢？Python 语言

2019-08-01

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