如何在sagemaker服务中部署使用SparkR训练的模型？

Question

我用sparkR语言创建了一个k-means和ALG算法的训练模型。 我想部署模型抛出AWS Sagemaker服务。 我已经运行了一些使用conda_python3语言的内置示例，但是如何使用SparkR。

Answer 1

更原生和直接的选择是使用SageMaker内置的K-means算法（https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/k-means.html）。 SageMaker实现了Spark MLLib中最流行的算法，它们通常比Spark版本更快，更具可扩展性。它还带来了您可以根据需要使用内置Docker容器进行培训或托管的好处。

如果您坚持使用使用Spark训练过的模型，则可以按照构建图像的说明进行推理。它比内置选项更复杂，但仍然可以：https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/your-algorithms-inference-code.html#your-algorithms-inference-code-load-artifacts