Вы можете выбрать любую из следующих стратегий вывода:
автономный вывод , что означает, что вы делаете все возможные прогнозы в пакетном режиме, используя MapReduce или что-то подобное. Затем вы записываете прогнозы в SSTable или Bigtable, а затем передаете их в кэш/таблицу поиска.
онлайн-вывод , что означает, что вы прогнозируете по требованию, используя сервер.
Узнайте больше о статическом и динамическом выводе в следующем видео (2 минуты).
Статический и динамический вывод
Парадигмы системы ML: вывод
Офлайн -вывод
Сделайте все возможные прогнозы в пакете, используя Mapreduce или аналогичный.
Запишите в таблицу, а затем подайте их в кеш/таблицу поиска.
Онлайн- вывод
Прогнозируйте по требованию, используя сервер.
Парадигмы системы ML: вывод
Офлайн -вывод
Сделайте все возможные прогнозы в пакете, используя Mapreduce или аналогичный.
Запишите в таблицу, а затем подайте их в кеш/таблицу поиска.
Плюсы : не нужно сильно беспокоиться о стоимости вывода.
Потенциал : вероятно, можно использовать пакетную квоту.
Потенциал : можно выполнять пост-проверку прогнозов данных перед отправкой.
Парадигмы системы ML: вывод
Офлайн -вывод
Сделайте все возможные прогнозы в пакете, используя Mapreduce или аналогичный.
Запишите в таблицу, а затем подайте их в кеш/таблицу поиска.
Плюсы : не нужно сильно беспокоиться о стоимости вывода.
Потенциал : вероятно, можно использовать пакетную квоту.
Потенциал : можно выполнять пост-проверку прогнозов данных перед отправкой.
Недостаток : можно предсказывать только то, о чем мы знаем, что плохо для длинного хвоста.
Недостаток : задержка обновления, вероятно, измеряется часами или днями.
Парадигмы системы ML: вывод
Онлайн- вывод
Прогнозируйте по требованию, используя сервер.
Плюсы : можно предсказать появление любого нового предмета — отлично подходит для «длинного хвоста».
Парадигмы системы ML: вывод
Онлайн- вывод
Прогнозируйте по требованию, используя сервер.
Плюсы : можно предсказать появление любого нового предмета — отлично подходит для «длинного хвоста».
Недостаток : интенсивные вычисления, чувствительность к задержкам — может ограничивать сложность модели.
Недостаток : потребности в мониторинге более интенсивны.
Краткое содержание видеолекции
Вот плюсы и минусы автономного вывода:
Плюсы: не нужно сильно беспокоиться о стоимости вывода.
Плюсы: вероятно, можно использовать пакетную квоту или какой-нибудь гигантский MapReduce.
Плюсы: можно выполнять пост-проверку прогнозов перед отправкой.
Против: Может предсказывать только то, о чем мы знаем — плохо для длинного хвоста.
Против: Задержка обновления, вероятно, измеряется часами или днями.
Вот плюсы и минусы онлайн-вывода:
Плюсы: можно сделать прогноз для любого нового предмета по мере его поступления — отлично подходит для длинного хвоста.
Минусы: интенсивные вычисления, чувствительность к задержкам — может ограничить сложность модели.
Против: Потребности в мониторинге более интенсивны.
