Após treinar um modelo no Machine Learning Designer, gere previsões sobre novos dados por meio de previsões em lote ou em tempo real, conforme seus requisitos de atualidade.
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Previsões em lote
Adicione o modelo treinado e os dados de teste aos componentes de previsão no Machine Learning Designer para executar a previsão em lote. Em seguida, envie o pipeline para o DataWorks e agende-o como uma tarefa periódica. Para mais informações, consulte Batch predictions.
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Previsões em tempo real
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Deploy a single model as an online service
Implante modelos como services online no Elastic Algorithm Service (EAS) para previsão em tempo real. A implantação com um clique está disponível para modelos Predictive Model Markup Language (PMML), AlinkModel e XGBoost treinados pelo Machine Learning Designer. Você também pode exportar manualmente arquivos de modelo PMML para importá-los no EAS. Modelos no formato Parameter Server (PS) exigem exportação manual antes da implantação como services online do EAS.
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Deploy a pipeline as an online service
Implante pipelines como services online para previsão em tempo real. Use componentes de algoritmo Alink para criar um pipeline de processamento de dados em lote que realize pré-processamento de dados, engenharia de recursos e previsão de modelos. Empacote o fluxo como um modelo de pipeline e implante-o como um service online do EAS com poucos cliques.
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