开源

拥抱开放源代码

我们在GitHub上开源了多个关于PMML和ONNX标准模型交换格式的核心预测库，满足用户在多种语言（Scala、Java和Python）和执行环境（Spark）下使用PMML或者ONNX来进行模型上线部署：

  • AI-Serving：PMML和ONNX模型推理引擎。
  • PyPMML：基于Python的PMML预测库。
  • PMML4S：基于Scala的PMML预测库。
  • PMML4S-Spark：运行在Spark中的PMML预测库。
  • PyPMML-Spark：运行在PySpark中基于Python的PMML预测库。

AI-Serving

PMML和ONNX模型推理引擎

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AI-Serving是一款开源的机器学习和深度学习模型部署推理（inference）系统，支持标准的PMML和ONNX格式，同时提供HTTP和gRPC两种接口，方便在不同的生产环境中上线部署PMML和ONNX模型。

PMML ONNX PMML REST ONNX REST PMML gPRC ONNX gPRC
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PyPMML

基于Python的PMML预测库

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PyPMML是基于Python的PMML预测库，它实际上是PMML4S的Python包装。

PMML Python PMML
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PMML4S

基于Scala的PMML预测库

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PMML4S是基于Scala的PMML预测库，支持Scala和Java接口。

PMML Scala PMML Java PMML
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PyPMML-Spark

运行在PySpark中基于Python的PMML预测库

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PyPMML-Spark是一个PySpark Transformer，运行在PySpark下执行大数据的批量预测任务，它实际上是PMML4S-Spark的Python包装。

PMML PySpark PMML
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PMML4S-Spark

运行在Spark中的PMML预测库

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PMML4S-Spark是一个Spark Transformer，运行在Spark下执行大数据的批量预测任务。

PMML Spark PMML
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