Utilisation de SparkML Serving avec Amazon SageMaker - Amazon SageMaker

Utilisation de SparkML Serving avec Amazon SageMaker

Le modèle et le prédicteur SparkML Serving du kit SDK Amazon SageMaker Python, et le conteneur SparkML Serving open source d'Amazon SageMaker, prennent en charge le déploiement des pipelines ML Apache Spark sérialisés avec MLeap dans SageMaker pour obtenir des inférences.

Pour obtenir des informations sur l'utilisation du conteneur Serving SparkML afin de déployer des modèles dans SageMaker, veuillez consulter SageMaker Spark ML Container GitHub repository (Référentiel GitHub de conteneurs ML SageMaker Spark. Pour obtenir des informations sur le modèle et les prédicteurs SparkML Serving du kit SDK Amazon SageMaker Python, veuillez consulter la documentation sur les API du modèle et des prédicteurs SparkML Serving.