26、机器学习预测与边缘计算：原理、方法与趋势

机器学习预测与边缘计算：原理、方法与趋势

在机器学习领域，模型预测和边缘计算是两个至关重要的方面。下面将详细介绍模型预测的不同方式以及边缘计算的相关技术和趋势。

模型预测方式

1. Apache Beam 批量预测

在使用 Apache Beam 进行批量预测时，为了提高效率和资源利用率，我们可以利用共享句柄（shared handle）。共享句柄由 Apache Beam 提供，它确保在工作节点内重用连接，并在钝化后重新获取连接。以下是示例代码：

self._model_location = model_location
def __call__(self, filenames):
    def initialize_model():
        logging.info('Loading Keras model from ' +
                     self._model_location)
        return (tf.keras.models.load_model(self._model_location)
                .signatures['serving_default'])
    serving_fn = self._shared_handle.acquire(initialize_model)
    result = serving_fn(tf.convert_to_tensor(filenames))
    return {
        'filenames': filenames,
        'prob