MLlib 中如何为基于流的机器学管道设计预训练模型？

**引言** 

随着机器习的迅速普及，预训练模型已引起越来越多的关注，尤其适用于降低训练大型模型所需的时间和成本。与为特定下游进行训练的任务特定模型的工作流程相反，预训练模型首先在大型数据集上训练，随后使用在下游特定下游微调。

在基于流的机器习场景中，将预训练模型集成到基于流的管道中以建立生产就绪的机器习应用程序至关。使用预训练模型可显着减少实时训练模型所需的时间和资源，还能避免从头开始训练模型。

本文提供了详细的说明，阐释如何使用 Spark 流式 API（如 Spark 流式数据流）和结构化流式 API（如 Spark 结构化流式数据流）将预训练模型与基于流的机器习管道集成。我们还将探讨如何训练和评估用于基于流的机器习的预训练模型。

**背景** 

机器习管道是机器习工作流程中的一组连接的组件，用于从数据中提取见解。机器习管道允许数据科学家和机器习工程师将机器习和数据科学应用程序建成复杂的、可扩展和可重复的管道。

基于流的机器习管道是机器习管道的一种，用于在不断流入数据流上持续训练机器习模型。基于流的机器习管道对实时应用程序至关，如欺诈检测、异常检测和个性化建议。

**将预训练模型集成到基于流的机器习管道** 

将预训练模型集成到基于流的机器习管道涉及几个关键。

* **模型选择：** 第一步是为特定基于流机器习用例选择合适的预训练模型。在为机器习管道选择预训练模型时，需要考虑几个因素，如：
    * **域关联性：** 选择的预训练模型应与目标机器习域密切关联。例如，如果目标域是文本分类，则应选择在文本数据上训练的预训练模型。
    * **模型复杂性：** 预训练模型的复杂性应与可用计算资源保持一致。复杂性较高的模型需要更多的训练数据和更长时间的训练时间。
    * **模型性能：** 应评估预训练模型在特定机器习管道上性能。可以通过将预训练模型的微调版本与从头开始训练的基线模型进行评估来。
* **模型微调：** 预训练模型与基于流的机器习管道集成后，应进行微调以优化其针对特定下游机器习应用程序的性能。微调涉及在特定数据集上重新训练模型以提高其性能。
* **持续训练：** 基于流的机器习管道的预训练模型应持续重新训练，以确保其随着时间的推移适应变化的数据和概念漂移。持续重新训练可确保模型始终生成针对最新数据的准确和准确。

**使用案例** 

将预训练模型集成到基于流的机器习管道中已在各种应用程序中，如下所示：

* **欺诈检测：** 使用基于流的机器习管道来检测信用卡交易欺诈。将预训练模型用于欺诈检测可显着减少模型训练时间和成本，还能提高模型的准确率。
* **异常检测：** 使用基于流的机器习管道来检测异常数据点。预训练模型用于异常检测可显着缩短检测异常数据点的所需的时间。
* **个性化建议：** 使用基于流的机器习管道来向每个时期的单个网站访客提供个性化建议。预训练模型用于个性化建议可显着提高建议的相关性和转化率。

**结论** 

将预训练模型集成到基于流的机器习管道中是一种有效且有效的方法，用于在实时数据流上建立生产就绪的机器习应用程序。预训练模型减少了模型训练时间和成本，提高了模型性能，并使持续训练自动化。

随着机器习的持续进展，预计预训练模型在基于流的机器习管道中的使用将日益增。预训练模型有可能彻底改变实时机器习领域，使组织可以从数据流中提取更深层次的见解，并为其业务带来更大的价值。

**参考** 

* [使用 Spark 流式 API 训练和评估用于基于流的机器习的预训练模型](https://sparkbyexamples.com/spark/spark-mllib/train-and-evaluate-pre-trained-models-for-stream-based-ma)
* [使用 Spark 结构化流式 API 持续重新训练基于流的机器习模型](https://sparkbyexamples.com/spark/spark-sql-s/continuosly-retrain-stream-based-ma)
* [预训练模型在基于流的机器习管道中的应用程序](https://www.tensorflow.org/tutorials/ai/t