sparkr - 如何在 sagemaker 服务中部署使用 SparkR 训练的模型？

Question

我用 sparkR 语言创建了一个带有 k-means 和 ALG 算法的训练模型。我想部署模型 throw AWS Sagemaker 服务。我已经运行了一些内置示例，它们使用 conda_python3 语言，但是使用 SparkR 怎么可能。？

Answer 1

一个更原生和直接的选择是使用 SageMaker ( https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/k-means.html )中内置的 K-means 算法。SageMaker 实现了 Spark MLLib 中最流行的算法，这些算法通常比 Spark 版本更快且更具可扩展性。它还带来了好处，您可以根据需要使用内置的 Docker 容器进行培训或托管。

如果您坚持使用您使用 Spark 训练的模型，您可以按照构建图像的说明使用您的工件进行推理。它比内置选项更复杂，但仍然可能：https ://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/your-algorithms-inference-code.html#your-algorithms-inference-code -加载工件