Photon ML 开源项目教程

Photon ML 开源项目教程

photon-ml A scalable machine learning library on Apache Spark 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ph/photon-ml

1. 项目介绍

Photon ML 是一个基于 Apache Spark 的可扩展机器学习库，由 LinkedIn 的机器学习算法团队开发。该项目支持训练不同类型的广义线性模型（GLMs）和广义线性混合模型（GLMMs/GLMix 模型），包括逻辑回归、线性回归和泊松回归等。Photon ML 的主要特点包括：

• 广义线性模型（GLMs）：支持多种类型的 GLMs。
• 广义加性混合效应模型（GAME）：扩展了传统的 GLMs，提供了每个实体（如用户、项目、国家等）的系数。
• 可配置的优化器：支持 LBFGS 和 TRON 等优化器。
• 正则化：支持 L1（LASSO）、L2（Tikhonov）和弹性网络正则化。
• 特征缩放和归一化：支持标准化、按标准差缩放和按最大幅度缩放到范围 [-1, 1]。
• 模型验证：支持计算验证数据集上的评估指标，如 AUC、RMSE 或 Precision@k。

2. 项目快速启动

安装 Spark

首先，确保你已经安装了 Apache Spark。你可以通过以下命令下载并解压 Spark：

wget https://downloads.apache.org/spark/spark-3.1.2/spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz
tar -xzf spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz
export SPARK_HOME=$(pwd)/spark-3.1.2-bin-hadoop3.2

获取并构建代码

克隆 Photon ML 的 GitHub 仓库并构建项目：

git clone https://github.com/linkedin/photon-ml.git
cd photon-ml
./gradlew assemble

训练模型

使用 Photon ML 训练一个简单的 GLM 模型：

./gradlew run -PmainClass=com.linkedin.photon.ml.cli.game.GameTrainingDriver -Pargs="--input-data-path /path/to/your/data --output-model-path /path/to/save/model"

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

Photon ML 在 LinkedIn 的多个核心产品中得到了广泛应用，包括：

• 职位搜索和推荐
• 新闻源排名
• 广告点击率预测
• “人们也查看了”功能

最佳实践

• 数据预处理：确保输入数据格式正确，并进行必要的特征工程。
• 模型选择：根据具体问题选择合适的模型类型（如逻辑回归、线性回归等）。
• 超参数调优：使用随机搜索或贝叶斯搜索进行超参数调优，以获得最佳模型性能。

4. 典型生态项目

Photon ML 作为 Apache Spark 生态系统的一部分，与其他 Spark 项目紧密结合，包括：

• Spark MLlib：Spark 的机器学习库，提供了丰富的机器学习算法。
• Apache Avro：用于数据序列化的格式，Photon ML 支持读写 Avro 格式的数据。
• Apache Kafka：用于实时数据流的分布式流处理平台，可与 Photon ML 结合进行实时模型训练和预测。

通过这些生态项目的结合，Photon ML 可以构建强大的端到端机器学习解决方案。

photon-ml A scalable machine learning library on Apache Spark 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ph/photon-ml