离线批量预测

在开发环境批量预测

Designer提供多种预测组件，分别对应不同的算法和场景，拖入画布即可使用。

• 在左侧组件列表中，训练组件和预测组件常成对出现（例如FM算法组件）。训练完成后，直接使用对应的预测组件批量预测数据。

• 如果算法没有独立的预测组件，训练完成后可以使用通用的预测组件批量预测数据。

  重要

  通用预测组件只接收OfflineModel格式的模型，不接收PMML。

• 如果您已有模型，先用组件导入模型和预测数据，再在该组件下游连接预测组件，完成预测和部署。

离线预测工作流的周期性调度部署

离线预测工作流测试通过后，您可以将它提交到DataWorks做周期性调度，让预测按固定周期自动运行。

1. 将离线训练得到的模型同步至生产环境。

   如果您的DataWorks工作空间是标准模式，开发环境和生产环境的MaxCompute数据相互隔离。为预测工作流配置周期性调度任务前，需要先把离线训练得到的模型同步至生产环境，否则工作流在生产环境运行时读不到模型。

   • 使用通用模型导出组件和导入MaxCompute离线模型组件（推荐）

     使用通用模型导出组件将训练得到的OfflineModel格式模型导出至OSS，然后在周期性运行的预测工作流中，每次运行时用导入MaxCompute离线模型组件从OSS导入所需模型。

   • 使用复制MaxCompute离线模型组件和读MaxCompute离线模型组件

     说明

     复制操作需要写入生产环境的MaxCompute存储，因此只有工作空间管理员或生产账号才能执行。详情请参见权限说明。

     使用复制MaxCompute离线模型组件将训练得到的OfflineModel格式模型直接复制到生产环境，然后在周期性运行的预测工作流中，用读MaxCompute离线模型组件读取生产环境的模型。

2. 使用DataWorks离线调度Designer工作流。

相关文档

离线预测结果符合预期后，如果您需要将模型部署为EAS在线服务，可以使用单模型部署在线服务；也可以将离线数据处理pipeline打包成一个pipeline模型，再使用Pipeline部署在线服务。