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导出 Apache Spark ML 模型和管道

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本文讨论 Databricks ML 模型导出工作流的导出部分；有关工作流的导入和评分部分，请参阅将模型导入应用程序。

使用 Databricks ML 模型导出可轻松导出训练后的 Apache Spark ML 模型和管道。

import com.databricks.ml.local.ModelExport
val lr = new LogisticRegression()
val model = lr.fit(trainingData)
// Export the model into provided directory
ModelExport.exportModel(lrModel, "<storage-location>")

有关详细的代码示例，请参阅示例笔记本。

模型导出格式

MLlib 模型以 JSON 文件形式导出，且格式与 Spark ML 暂留格式匹配。 MLlib 格式的主要变化如下：

  • 使用 JSON 代替 Parquet
  • 添加其他元数据

模型导出格式具有多个优点：

JSON

简单易读的格式，可签入版本控制系统

匹配的 MLlib 格式

模型导出与 MLlib 标准和 API 同步

计分

Azure Databricks 中的其他元数据允许在 Spark 之外进行评分

例如，导出逻辑回归模型将生成包含以下 JSON 文件的目录：

  • metadata，其中包含模型的类型及其训练配置。 该文件与 MLlib 的 metadata 文件匹配。

    {
   "class":"org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegressionModel",
   "paramMap":{
   "featuresCol":"features",
   "predictionCol":"prediction",
   "aggregationDepth":2,
   "elasticNetParam":0.0,
   "family":"auto",
   "fitIntercept":true,
   "maxIter":100,
   "regParam":0.0,
   "standardization":true,
   "threshold":0.5,
   "tol":1.0E-6
},
"sparkVersion":"2.1.0",
"timestamp":1488858051051,
"uid":"logreg_a99aee74cfef"}

  • data，其中包含训练后的模型参数。 该文件与 MLlib 的 data 文件匹配。 type 是 MLlib 向量格式：0 表示稀疏向量，1 表示密集向量。

    {
  "numClasses":2,
  "numFeatures":13,
  "interceptVector": {
    "type":1,
    "values":[ -8.44645260967139 ]
},
"coefficientMatrix":{
    "type":1,
    "numRows":1,
    "numCols":4,
    "values":[ -0.01747691176982096, 1.542111173068903, 0.700895509427004, 0.025215711086829903 ],
    "isTransposed":true
},
"isMultinomial":false}

  • dbmlMetadata，其中包含特定于 Databricks ML 模型导出的其他信息。

{
  "dbmlExportLibraryVersion":"0.1.1"
}

支持的模型

可以通过调用 ModelExport.supportedModels 以编程方式检索一系列支持的模型。 支持以下模型：

注意

概率分类器（决策树分类器、逻辑回归、随机林分类器等）可以输出包含类概率向量的附加 probability 字段。

从 Databricks 导出模型

以下笔记本演示如何从 Azure Databricks 导出 ML 模型。

模型导出 Scala 笔记本

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模型导出 Python 笔记本

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