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美林數據申請多語言Pipeline輕量模型構建方法專利,充分發揮Python和(hé / huò)Scala,Java三種不(bù)同的(de)語言以(yǐ)及相關的(de)機器學習庫和(hé / huò)框架的(de)優勢博弈論視域下的(de)權力抉擇:吳三桂降清而(ér)非李自成的(de)三大(dà)戰略考量(java開發)美林數據分析,

時(shí)間:2025-03-17   訪問量:7

金融界2024年4月12日消息,據國(guó)家知識産權局公告,美林數據技術股份有限公司申請一(yī / yì /yí)項名爲(wéi / wèi)“一(yī / yì /yí)種多語言Pipeline輕量模型構建方法“,公開号CN117873461A,申請日期爲(wéi / wèi)2023年12月。

專利摘要(yào / yāo)顯示,本申請屬于(yú)機器學習技術領域,尤其涉及一(yī / yì /yí)種多語言Pipeline輕量模型構建方法,步驟一(yī / yì /yí)、Python通用算法模型的(de)開發:設計python和(hé / huò)scala,java語言之(zhī)間離線批量數據傳輸結構;基于(yú)Spark、Mleap框架開發python算子(zǐ),實現spark Dataframe在(zài)scala和(hé / huò)python語言之(zhī)間數據傳輸;步驟二、ML Pipeline模型訓練流程搭建:基于(yú)業務場景,選擇算子(zǐ)搭建機器學習流水線模型,調用模型的(de)序列化方法,生成最終的(de)MLeap Bundle模型。步驟三、基于(yú)MLeap Runtime的(de)實時(shí)預測服務搭建:搭建mleap runtime運行池環境,将Spark MLlib模型序列化成MLeap格式,部署一(yī / yì /yí)個(gè)預測服務,加載序列化的(de)模型并處理實際的(de)預測請求。該方法使用Python和(hé / huò)Scala,Java三種不(bù)同的(de)語言以(yǐ)及相關的(de)機器學習庫和(hé / huò)框架混合建模,提出(chū)了(le/liǎo)端到(dào)端的(de)多語言機器學習pipeline,從而(ér)充分發揮它們各自的(de)優勢。

本文源自金融界

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