使用 Spark ML 和 Scikit-learn 的特征处理 - Amazon SageMaker
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使用 Spark ML 和 Scikit-learn 的特征处理

您可以先使用 Amazon SageMaker 内置算法或自定义算法训练模型,然后再使用 Spark 和 scikit-learn 预处理器转换您的数据和设计特征。

使用 Spark ML 的特征处理

您可以使用 AWS Glue 一种无服务器 ETL(提取、转换、加载)服务)从SageMaker笔记本运行 Spark ML 作业。您还可以连接到现有 EMR 集群以使用 Amazon EMR 运行 Spark ML 作业。为此,您需要一个 AWS Identity and Access Management (IAM) 角色,该角色向 授予从SageMaker笔记本调用 的权限AWS Glue。

注意

要了解 AWS Glue 支持哪些 Python 和 Spark 版本,请参阅 AWS Glue 发行说明

在设计特征之后,您可以将带有 MLeap 的 Spark ML 作业打包并序列化为 MLeap 容器,您可以将这样的容器添加到推理管道中。您不需要使用外部管理的 Spark 集群。使用此方法,您可以从几个示例行无缝扩展到数 TB 的数据。相同的转换器可同时在训练和推理期间使用,因此您不需要重复预处理和特征设计逻辑,或者开发一次性解决方案来保存这些模型。借助推导管道,您不需要维护外部基础设施,可以直接利用数据输入进行预测。

在 上运行 Spark ML 作业时AWS Glue,Spark ML 管道序列化为 MLeap 格式。然后,您可以将作业与推理管道中的 SparkML Model Serving 容器SageMaker结合使用MLeap 是用于机器学习管道的序列化格式和执行引擎。它支持 Spark、Scikit-learn 和 TensorFlow,用于训练管道并将其导出到称为 MLeap Bundle 的序列化管道中。您可以将服务包反序列化到 Spark 用于批量模式评分,或者反序列化到 MLeap 运行时以强化实时 API 服务。

使用 Sci-kit Learn 的特征处理

您可以直接在 中运行 scikit-learn 作业并将其打包到容器中Amazon SageMaker。 在一个 Python 代码示例中,生成通过费雪鸢尾花卉数据集进行训练的 scikit-learn 特征化模型并根据形态指标来预测鸢尾花。有关该示例,请参阅使用 Sagemaker Scikit-learn 的 IRIS 训练和预测