如何加载 PMML 模型？

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何加载 PMML 模型？

【英文标题】：How to load a PMML model?

【发布时间】：2016-10-16 17:57:36

【问题描述】：

我正在按照PMML model export - spark.mllib 的说明创建 K-means 模型。

val numClusters = 10
val numIterations = 10
val clusters = KMeans.train(data, numClusters, numIterations)
// Save and load model: export to PMML
println("PMML Model:\n" + clusters.toPMML("/kmeans.xml"))

但我不知道之后如何加载 PMML。

我在努力

val sameModel = KMeansModel.load(sc, "/kmeans.xml")

并出现：

org.apache.hadoop.mapred.InvalidInputException: Input path does not exist: file:/kmeans.xml/metadata

有什么想法吗？

最好的问候

【问题讨论】：

似乎没有任何方法可以导入 PMML 模型。所以，我改变了创建模型的方式，用KMeansModel.save

仅以 PMML 格式存储模型重要吗？因为您可以只保存模型然后重新加载它。

我建议你看看这个项目，它为 Spark 添加了更多功能齐全的 PMML 功能：github.com/jpmml/jpmml-spark。

【参考方案1】：

如文档中所述（对于您似乎感兴趣的版本 - 1.6.1 以及最新可用的 - 2.1.0）Spark 仅支持导出到 PMML。 load 方法实际上期望检索以 Spark 自己的格式保存的模型，这就是为什么 load 方法期望存在特定路径以及引发异常的原因。

如果您使用 Spark 训练了模型，您可以在稍后save 它和load 它。

如果您需要加载未在 Spark 中训练并保存为 PMML 的模型，您可以使用 jpmml-spark 来加载和评估它。

【参考方案2】：

我在 spark.mllib 的 KMeans 空间中的有限经验是这是不可能的，但您可以自己开发该功能。

spark.mllib 的KMeansModelisPMMLExportable:

class KMeansModel @Since("1.1.0") (@Since("1.0.0") val clusterCenters: Array[Vector])
  extends Saveable with Serializable with PMMLExportable 

这就是您可以使用toPMML 将模型保存为 PMML XML 格式的原因。

（同样，我在 Spark MLlib 方面的经验非常少）我的理解是 KMeans 是关于质心的，这就是当您执行KMeansModel.load 时加载的内容，而KMeansModel.load 又使用读取质心并创建的KMeansModel.SaveLoadV1_0.load一个KMeansModel：

new KMeansModel(localCentroids.sortBy(_.id).map(_.point))

对于KMeansModel.toPMML，Spark MLlib 使用 pmml-model 的PMML（如您所见here）：

new PMML("4.2", header, null)

我建议探索 pmml-model 的 PMML 如何进行保存和加载，因为这超出了 Spark 的范围。

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旁注

为什么在训练模型之后还要使用 Spark 来构建它？这确实是可能的，但您可能会浪费集群资源让 Spark 来托管模型。

在我有限的理解中，Spark MLlib 的唯一目的是利用 Spark 的分布和并行性等特性来处理大型数据集来构建模型，然后在没有 Spark 机器的情况下使用它们。

在我狭隘的观点中，我一定遗漏了一些重要的东西......

【讨论】：

嗨 Jacek，我正在使用它进行近实时分析。所以我使用了 Lambda 架构：我制作了一个批处理模型（这需要很多时间），我需要分析我想要加载该模型的数据。

【参考方案3】：

您可以使用PMML4S-Spark 加载 PMML 模型以在 Spark 中对其进行评估，例如：

import org.pmml4s.spark.ScoreModel

val model = ScoreModel.fromFile("/kmeans.xml")

model 是 SparkML 转换器，因此您可以针对数据帧进行预测：

val scoreDf = model.transform(df)

【参考方案4】：

PMML 文件实际上是具有数据挖掘联盟定义的模式的 xml 文件。因此，您可以根据此处 DMC 和 PMML 网页上给出的合同定义反序列化器，也可以使用 3rd 方库。

我正在研究 jpmml 库，用于在 Spring 应用程序中合并 python 准备好的模型。

这里的信息： https://github.com/jpmml http://dmg.org/pmml/v4-1/GeneralStructure.html