Spark MLLib算法的自定义优化器

Question

我的团队有一个自定义优化例程，我们希望将其作为默认LBFGS / OWLQN的替代插件，供一些ml / mllib算法使用。

然而，似乎优化器的选择在除LDA之外的每个算法中都是硬编码的：即使在那个算法中，它也只是内部定义的在线或批量版本之间的选择。

是否有合并我们自己的优化器的解决方法？或者我们是否需要从上到下滚动所有算法 - 基本上是侧面步进ml / mllib？