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美林数据申请多语言Pipeline轻量模型构建方法专利,充分发挥Python和Scala,Java三种不同的语言以及相关的机器学习库和框架的优势博弈论视域下的权力抉择:吴三桂降清而非李自成的三大战略考量(java开发)美林数据分析,

时间:2025-03-17   访问量:14

金融界2024年4月12日消息,据国家知识产权局公告,美林数据技术股份有限公司申请一项名为“一种多语言Pipeline轻量模型构建方法“,公开号CN117873461A,申请日期为2023年12月。

专利摘要显示,本申请属于机器学习技术领域,尤其涉及一种多语言Pipeline轻量模型构建方法,步骤一、Python通用算法模型的开发:设计python和scala,java语言之间离线批量数据传输结构;基于Spark、Mleap框架开发python算子,实现spark Dataframe在scala和python语言之间数据传输;步骤二、ML Pipeline模型训练流程搭建:基于业务场景,选择算子搭建机器学习流水线模型,调用模型的序列化方法,生成最终的MLeap Bundle模型。步骤三、基于MLeap Runtime的实时预测服务搭建:搭建mleap runtime运行池环境,将Spark MLlib模型序列化成MLeap格式,部署一个预测服务,加载序列化的模型并处理实际的预测请求。该方法使用Python和Scala,Java三种不同的语言以及相关的机器学习库和框架混合建模,提出了端到端的多语言机器学习pipeline,从而充分发挥它们各自的优势。

本文源自金融界

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