SynapseML学习资料汇总 - 简单易用的分布式机器学习库

Ray

SynapseML

SynapseML简介

SynapseML(之前称为MMLSpark)是微软开源的Apache Spark机器学习扩展库,旨在简化大规模机器学习管道的创建。它提供了简单、可组合和分布式的API,用于各种机器学习任务,如文本分析、计算机视觉、异常检测等。

SynapseML基于Apache Spark分布式计算框架构建,与SparkML/MLLib库共享相同的API,允许您将SynapseML模型无缝嵌入到现有的Apache Spark工作流程中。

主要特性包括:

与Cognitive Services、LightGBM、OpenCV等多种机器学习框架集成
HTTP on Spark项目,支持分布式微服务编排
Spark Serving项目,支持高吞吐量、亚毫秒级延迟的Web服务
负责任的AI工具,用于解释不透明模型和衡量数据集偏差
自动生成PySpark和SparklyR的Spark绑定

学习资源

官方文档

SynapseML的官方文档是最权威的学习资源:

GitHub仓库

GitHub仓库包含源码、示例和最新更新:

SynapseML GitHub

示例笔记本

官方提供了大量示例笔记本,涵盖各种使用场景:

SynapseML示例笔记本

视频教程

学术论文

安装指南

SynapseML支持多种安装方式,以下是常用平台的安装步骤:

Azure Synapse Analytics

在Synapse notebook的第一个单元格中添加以下配置:

%%configure -f
{
  "name": "synapseml",
  "conf": {
      "spark.jars.packages": "com.microsoft.azure:synapseml_2.12:1.0.5",
      "spark.jars.repositories": "https://mmlspark.azureedge.net/maven",
      "spark.jars.excludes": "org.scala-lang:scala-reflect,org.apache.spark:spark-tags_2.12,org.scalactic:scalactic_2.12,org.scalatest:scalatest_2.12,com.fasterxml.jackson.core:jackson-databind",
      "spark.yarn.user.classpath.first": "true",
      "spark.sql.parquet.enableVectorizedReader": "false"
  }
}

Databricks

在工作区中创建新的 Maven 坐标库,使用以下坐标:

com.microsoft.azure:synapseml_2.12:1.0.5

解析器URL:

https://mmlspark.azureedge.net/maven

本地Python环境

使用pip安装pyspark后,可以这样导入SynapseML:

import pyspark
spark = pyspark.sql.SparkSession.builder.appName("MyApp") \
            .config("spark.jars.packages", "com.microsoft.azure:synapseml_2.12:1.0.5") \
            .getOrCreate()
import synapse.ml

更多安装选项请参考官方安装指南。

总结

SynapseML为Apache Spark带来了强大的机器学习能力,大大简化了分布式机器学习的开发流程。通过本文提供的学习资源,相信读者可以快速掌握SynapseML的使用,并将其应用到实际的大数据机器学习项目中。随着项目的不断发展,SynapseML必将在大规模机器学习领域发挥越来越重要的作用。