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start [2019/12/29 15:07]
jinlong [平台部署]
start [2020/07/12 12:07] (当前版本)
行 7: 行 7:
 型部署平台,实现了常用机器学习模型的固化、加载和实时运算,以便于后续模型的落地。 型部署平台,实现了常用机器学习模型的固化、加载和实时运算,以便于后续模型的落地。
  
-EPPDEV-MLIB平台建设的详细背景及优劣时说明参见:[[background|背景说明]]+  * 平台建设的详细背景及优劣时说明参见:[[background|背景说明]]
  
  
行 20: 行 20:
 ===== 系统管理 ===== ===== 系统管理 =====
  
 +EPPDEV-MLIB平台的注册中心提供WEB前端界面,实现基础的用户管理、模型发布和各个组件的调用量展示功能:
 +
 +  * 用户管理,主要实现访问注册中心进行模型发布的用户的管理,详见:[[manage:​user|用户管理功能使用说明]]
 +  * 模型发布,主要实现模型的创建及其在执行引擎中的发布功能,详见:[[manage:​model|模型部署与更新]]
 +  * 状态监控:主要实现各个组件运行状态和分模型、执行引擎的调用量的展示功能,详见:[[manage:​monitor|运行状态监控]]
 ===== 接口调用 ===== ===== 接口调用 =====
  
行 30: 行 35:
  
 ===== 建模说明 ===== ===== 建模说明 =====
-===== TODO-LIST ​=====+ 
 +为支持基于EPPDEV-MLIB的模型部署,整个数据预处理、特征选择、模型训练,​建议全部封装到 PMMLPipeline 中, 
 +从而实现所有处理过程均可保存到pmml文件中。 
 + 
 +数据预处理一般全部通过 DataFrameMapper完成封装,以支持处理过程的保存,​和程序代码 
 +的可读性 
 + 
 +  * 基础代码参见: [[model:​basic|建模基础示例代码]] 
 +  * 常用的数据预处理代码示例: 
 +    * 空值填充参见:[[model:​preprocess:​impute|使用SimleImputer进行空值填充]] 
 +    * 连续数据分段方式参见:[[model:​preprocess:​cut|使用CutTransformer进行分段]] 
 +    * 离散数据分组参见:[[model:​preprocess:​group|使用ReplaceTransformer进行连续数据分段]] 
 +    * 多值变量处理参见:[[model:​preprocess:​multivalue|多值变量数据的处理]] 
 +  * 常见问题解决参见:[[model:​errors|常见问题处理]] 
 + 
 +===== TODOLIST ​=====
  
   * Python模型发布SDK示例   * Python模型发布SDK示例
-  * 定期清理缓存数据,避免内存持续增长 
  
  
start.1577603235.txt.gz · 最后更改: 2020/07/12 12:07 (外部编辑)