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mender System 的方面。他们有别于了“lambda”手段：对过往 7 天的数据数据资料进行时其他软件锻炼静态，并有别于该检查点作为他们日常Skype静态同步碳水化合物的开始。Skype招聘只有一次，然后每小时布署静态。有别于这种体系结构的原因是为了补救Skype静态，因为它不合理量化角化模式并通过观察到精度增高，并且 OOV（词汇外）的某种程度更高。下一步，他们正试图探索替换 Adam 可用性器和布署频谱。

从上面的值得注意来看，几个21世纪很轻微：

母公司正试图为其他软件和Skype招聘实质上 MLOps 的水他们还转向有别于 DNNSkype锻炼格外深层次的静态并试着格外时有的静态布署（<10 分钟，甚至同步！）3、工具箱和纳

有都从Apache纳使用在 ML 的水当中实现Skype招聘。有些紧密结合在 Flink 正中央，而有些则有别于 Spark Streaming。它们当中的大多数只能 Ja 在流水应对问题器上行驶，但有些共享 API 甚至在 Python 上原生行驶（对来自 Python 深度自学生态子系统的开发人员格外友善！）。

River -再来外观设计使用Skype招聘：它可以通过单个通过观察格外从新静态，构成使用紧密结合程序当中的水和流水数据数据资料检验衡量的实用程序。唯一保有大多数Skype自学演算法的纳，包括 Tree/FM/Linear/Naive Bayes/KNN 一维子系统和紧接著器、K-means 聚类和半空间树精神精神状态监测。它的 SKLearn 风格的 API 很多人都会非常熟悉，如果你格外喜欢 Python，那是最好的为了让！FlinkML —共享了一些 ML 演算法，但从之前的纳在 Flink 1.9 当中被删除了。目之前，正试图利用 Flink Table API 进行时重从新开发，以共享的水端口和静态服务。在这里可以看到时程（在撰写本文时只有几个界面）。Alink——阿里巴巴发行的基于 ML 演算法的算子给定，创设在 FlinkML 从新的的水端口正中央。它同时具备 Python 和 Ja API。但是，FTRL 是唯一的Skype锻炼演算法，其他都是COBOL演算法。如果您格外喜欢 Flink 生态子系统，这是最好的为了让。Spark Mllib 的 Streaming Algorithms —类似于 FlinkML，共享多种流水式 ML 演算法，但在 Spark Streaming 生态子系统当中。它具备 Python 和 Scala API 来紧密结合的水和推 PMML 静态。自 Spark 2.0 以来也正试图重从新开发以利用 DataFrame API。较从之前的纳构成Skype Kmeans 聚类和一维紧接著。Oryx —一个 lambda 体系结构开发该平台，有别于 Kafka 和 Spark。它共享COBOL、运动速度和服务层来管理静态锻炼和格外从新 (PMML)。目之前构成 ALS 中选、K-means 聚类和随机森林分类/紧接著流水演算法。幸而的是，自 2019 年以来不会重大进展。

总体而言，所有纳仍在开发当中，并且大多数优先考虑到COBOL/其他软件锻炼演算法。River 是唯一一个有别于最多演算法优先考虑到Skype锻炼的纳，而其他从其他软件锻炼开始的纳可能格外适合于在生产当中布署。

4、未来的面对

本文探讨了使用紧密结合同步自然语言应对问题的水的常见体系结构和Apache工具箱的当之前精神状态，重点项目关切实现和扩建工程取向。在后续之前传当中，我将紧密结合同步 ML 的水并大幅探索改进它们的点子，例如相对检查点+Skype锻炼和 100% Skype锻炼、同步静态布署等。

原文链接：

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