• MLModel
    • 功能
    • 核心方法

    MLModel


    MLModel表示一个机器学习算法中,需要用到的完整模型集合。一个复杂的机器学习算法,往往需要多个远程模型PSModel协作,为了方便对这些模型进行统一操作和管理,MLModel作为一个抽象类,成为了Angel所有模型的基类

    功能

    MLModel是一个抽象类,它需要在具体的机器学习算法实现中进行继承。它是作为一个容器类,管理具体算法中的所有PSModel,作为一个整体模型被加载,训练和保存。同时,它需要负责Predict的执行逻辑实现。

    核心方法

    • predict

      • 定义:def predict(storage: DataBlock[predictType]): DataBlock[PredictResult]
      • 功能描述:根据模型和预测数据得到预测的结果,需要由具体的模型(PSModel)来实现预测流程
      • 参数:storage: DataBlock[predictType] 预测数据
      • 返回值:DataBlock[PredictResult] 预测结果
    • setSavePath

      • 定义:def setSavePath(conf: Configuration)
      • 功能描述:设置需要保存的模型,以及保存的路径等
      • 参数:conf: Configuration 任务配置信息
      • 返回值:无
      • setLoadPath
        • 定义:def setLoadPath(conf: Configuration)
        • 功能描述:设置模型的整体加载路径等
        • 参数:conf: Configuration 任务配置信息
        • 返回值:无
    • addPSModel

      • 定义:def addPSModel(name: String, psModel: PSModel[_])
      • 功能描述:在模型中新增一个PSModel
      • 参数:
        • name: String 模型名
        • psModel: PSModel[_] 对应的PSModel对象
      • 返回值:无
    • getPSModel

      • 定义:def getPSModel(name: String): PSModel[_]
      • 功能描述:根据矩阵名获取对应的PSModel对象
      • 参数:name: String 矩阵名
      • 返回值:PSModel对象