[英]Integrating Model with Data Preprocessing steps
这可能是一个愚蠢的想法,但如果我采取了错误的方法,请耐心等待并指导我。 我正在研究一个机器学习项目,其模型将提供最终输出,ML 模型的此输出将由另一个用 Java 编写和维护的项目使用。
一个典型的 REST 调用流程如下:
问题:在制作 ML 模型时,我们有用 Python 编写的预处理步骤,数据传入并进行预处理,然后开始模型训练。 在这个模型被持久化到java可以使用它进行实时预测的位置之后。
思考:是否可以将模型的预处理步骤打包为一个包。 以便在java端可以避免预处理?
我希望您对此提出所有意见,以便更好地处理这种情况。 我不想在两个地方(Python 和 Java)编写和维护特征工程/预处理步骤。
请指导。
可以通过使用TensorFlow for Java将预处理步骤模型打包到一个包中, TensorFlow for Java是一种可以补充 Python 模型的机器学习模型。 考虑到您已将 Java API 连接到 UI 和系统存储,无需重写它们或可以重用,从而可以节省时间。
使用 Maven 项目构建您的项目
导入相关库,例如 Spring RESTful webservice、Spring JPA Data、Spring Thymeleaf / Angular (UI) 和 ML 模型的张量流库
<dependency>
<groupId>org.tensorflow</groupId>
<artifactId>tensorflow</artifactId>
<version>1.12.0</version>
</dependency>
我希望这对你有用。
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