Verwenden Sie SparkML Serving mit Amazon SageMaker - Amazon SageMaker

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Verwenden Sie SparkML Serving mit Amazon SageMaker

Das Amazon SageMaker Python SDK SparkML Serving Modell und der Prädiktor sowie der Amazon SageMaker Open-Source-Container SparkML Serving unterstützen die Bereitstellung von Apache Spark ML-Pipelines, die mit in serialisiert sind, um Rückschlüsse zu ziehen. MLeap SageMaker

Informationen zur Verwendung des SparkML-Serving-Containers zum Bereitstellen von Modellen finden Sie SageMaker unter SageMaker Spark ML GitHub Container-Repository. Informationen zum Amazon SageMaker Python SDK SparkML Serving Modell und zu den Prädiktoren finden Sie in der Dokumentation SparkML Serving Model and Predictor. API