使用 ML Pipeline 构建机器学习工作流

最新推荐文章于 2025-04-18 17:30:42 发布
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#人工智能

本文将带领读者深入探讨Spark技术的核心概念，并通过实际案例展示如何在大数据处理场景中高效应用Spark，旨在帮助开发者掌握Spark的高级特性与最佳实践。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spark-practice5/

30、构建端到端机器学习工作流与优化预测成本性能
mongodb5scout的博客
07-14 25
本文介绍了如何使用 Amazon SageMaker Pipelines 构建端到端的机器学习工作流，并通过自动缩放、多模型端点、Amazon Elastic Inference 和 SageMaker Neo 等技术优化预测成本和性能。文章详细展示了数据处理、模型训练、部署及优化的完整流程，帮助开发者高效管理和部署机器学习模型。
Spark - ML：开启大数据机器学习的神奇之门
最新发布
大雨的博客
05-17 943
Spark - ML 凭借其强大的分布式计算能力、丰富的算法库、灵活的特征工程工具和高效的模型评估机制，在大数据与机器学习领域展现出了巨大的优势。它已经在电商、金融、医疗等众多行业得到了广泛的应用，为企业和机构解决了实际业务中的关键问题，带来了显著的经济效益和社会效益。随着大数据和人工智能技术的不断发展，Spark - ML 也将迎来更广阔的发展前景。在未来，随着数据量的持续爆炸式增长，Spark - ML 将不断优化其性能，进一步提升在海量数据处理上的效率，以满足企业对实时性和准确性的更高要求。
Spark 实战，第 5 部分: 使用 ML Pipeline 构建机器学习工作流
清晨随笔
12-25 1252
本文将通过一个分类预测的机器学习问题向读者展示如何使用 Spark 新的 ML Pipeline 库构建机器学习的工作流。通过本文的阅读，读者将会了解到 ML Pipeline 与 MLlib 相比在设计上的独到和使用上的不同之处，并且会深入理解 ML Pipeline 的基本概念和工作方式，为进一步学习和深入研究打下良好的基础。
Scikit-learn中的Pipeline：让机器学习流程更加简单、高效、可靠
Hello Word
04-05 2506
Pipeline是Scikit-learn中的一个类，它允许用户将多个数据预处理步骤和机器学习模型组合成一个整体。具体而言，Pipeline将多个估算器对象串联在一起，其中估算器可以是数据预处理步骤（如缺失值填充、特征缩放、特征选择等）或机器学习模型（如线性回归、决策树、支持向量机等）。Pipeline对象可以像普通的估算器一样进行训练、预测和评估，并且可以与GridSearchCV等工具一起使用，对估算器参数进行调优。使用Pipeline的好处是显而易见的：它使机器学习流程更加简单、高效和可靠。
利用sklearn中pipeline构建机器学习工作流
liuxiangke0210的专栏
05-12 373
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/anshuai_aw1/article/details/82498857 当我们对训练集应用各种预处理操作时（特征标准化、主成分分析等等）， 我们都需要对测试集重复利用这些参数，以免出现数据泄露（data leakage）。 pipeline 实现了对全部步骤的流式化封装和管理（streaming workflows with pipeli...
Semantic Kernel 核心组件 Pipeline：AI 应用的流程引擎
qq_62223405的博客
04-18 1417
Pipeline 是 Semantic Kernel 中用于将多个技能或模型按逻辑顺序串联，并通过自动化上下文传递与异步执行来编排复杂 AI 任务的核心流程引擎。
使用 Spark ML Pipeline 进行机器学习
小数据研究院
02-06 6367
Spark ML Pipeline 的引入，是受到scikit-learn的启发，虽然 MLlib 已经足够简单实用，但如果目标数据集结构复杂，需要多次处理，或是在学习过程中，要使用多个转化器 (Transformer) 和预测器 (Estimator)，这种情况下使用 MLlib 将会让程序结构极其复杂。所以，一个可用于构建复杂机器学习工作流应用的新库已经出现了，它就是 Spark 1.2 ...
基于SparkMLPipeline构建机器学习应用
01-27
Spark MLPipeline简化了这一过程，使得数据科学家可以更高效地构建和管理复杂的机器学习工作流，同时保持可读性和可重复性。通过灵活的管道架构，可以轻松地调整和优化模型，以适应不断变化的业务需求和数据特性。
【机器学习工作流构建】
[【机器学习工作流构建】](https://viso.ai/wp-content/uploads/2024/03/mlops-stack.png) # 1. 机器学习工作流概述 机器学习是现代数据分析的核心技术之一，它允许系统从数据中学习并做出预测或决策。机器学习工作...
ML Pipeline原理
SunnyRivers
06-11 2460
为什么要引入ML Pipeline Spark MLlib是Spark的重要组成部分，也是最早推出的库之一，其基于RDD的API，算法比较丰富，比较稳定，也比较好用 划重点： 但是如果目标数据集结构复杂需要多次处理，或者是对新数据需要结合多个已经训练好的单个模型进行综合计算时，使用MLlib将会让程序结构复杂，甚至难于理解和实现。 为了改变这一局限性，从Spark1.2版本之后引入了ML Pipe...
Pipeline 设计模式的优缺点和实践案例
明明如月的技术博客
03-14 3240
之前文章中介绍了 Pipeline 设计模式，核心思想是创建一组操作（管道）并将数据在这些操作中传递，每个操作可以独立工作，同时处理多个数据流。有同学提到几个问题，本文简单探讨下。 （1）例子中 Pipeline 的代码使用硬编码也可以实现，为什么要用这个模式，有什么好处？ （2）Pipeline 设计模式在实际的编码中是怎样体现的？ （3)Pipeline 设计模式有什么缺点？如何避免？
面试题：Pipeline 有什么好处，为什么要用 pipeline？
qq_29860591的博客
01-29 3495
一次请求/响应服务器能实现处理新的请求即使旧的请求还未被响应。这样就可以将多个命令发送到服务器，而不用等待回复，最后在一个步骤中读取该答复。 大量 pipeline 应用场景可通过 Redis 脚本(Redis 版本 >= 2.6)得到更高效的处理，后者在服务器端执行大量工作。脚本的一大优势是可通过最小的延迟读写数据，让读、计算、写等操作变得非常快。 管道来说，连续的 write ...
kubeflow 1.2.0安装
修理男爵的博客
01-26 5187
自定义安装 显然，不可能如此简单就安装成功，在国内很多镜像或文件下载不了 kfctl_k8s_istio.v1.2.0.yaml 中最后这个manifests-1.2.0.tar.gz，在我服务器上就访问不了 这时需要手动下载下来，放到自己的 ftp 服务器上。然后修改kfctl_k8s_istio.v1.2.0.yaml 中的 uri 为自己的 ftp 上此文件的地址，否在无法 build 成功。 修改完之后，就可以开始 build 了： kfctl build -V -f ...
机器学习（一）——sklearn中的pipeline
fivemillion的博客
07-01 2431
简单介绍sklrean中的pipeline模块的释义及用法
Sklearn中Pipeline的用法介绍 （使用Pipelines简化Python机器学习代码）
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WHYbeHERE的博客
06-01 1万+
介绍如何使用Pipeline封装数据处理和数据建模的工作流，简化Python代码，优化机器学习的流程。
《Scala机器学习》一一1.5　使用Scala和Spark的Notebook工作
weixin_33978016的博客
07-04 156
本节书摘来自华章计算机《Scala机器学习》一书中的第1章，第1.5节,作者：[美]　亚历克斯·科兹洛夫（Alex Kozlov），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.5　使用Scala和Spark的Notebook工作 通常，这五种数字汇总方式不足以对数据形成初步认识。描述性统计（descriptive statistics）的...
Spark 2.0 机器学习 ML 库：常见的机器学习模型（Scala 版）
IT小村
08-15 1万+
一、前言 机器学习中，人为地设计算法，需要一定的知识积淀。 而使用别人设计好的机器学习库如 Spark 2.0 ML，那是基本不需要什么基础的，开箱即用。 首先，看一个简单、完整、规范的案例，无疑是最好的方式。 之前的文章（内含短小精悍的案例）： Spark 2.0 机器学习 ML 库：特征提取、转化、选取（Scala 版） Spark 2.0 机器学习 ML 库：机器学...
《Scala机器学习》一一3.7　总结
weixin_33841722的博客
08-02 110
3.7　总结本章概述了Spark/Hadoop以及它们与Scala和函数式编程的关系。重点介绍了一个经典的单词计数的例子，它是用Scala和Spark来实现的，并以单词计数和流为例介绍了Spark生态系统的高级组件。通过本章的学习，读者已经具备有了用Scala/Spark实现经典的机器学习算法的知识。下一章将开始介绍监督学习和无监督学习，这是对基于结构数据...
Spark ML Pipeline：构建与理解
Pipline允许用户构建一个包含多个步骤的工作流，其中包括数据预处理、特征提取、模型训练和评估等，以实现端到端的机器学习任务。 1. 数据框（DataFrame） DataFrame是SparkSQL的核心数据结构，它是处理多种类型...
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