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分布式XGBoost和LightGBM模型的轻量级部署模式
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内容提要
数据科学家在机器学习中遇到的挑战是训练大数据集时内存不足。一种解决方案是将模型重写为Spark数据框架工作。本文提出了一种简单的模式，可以在Spark中训练XGBoost和LightGBM模型，然后转移到不分布式版本的模型中。这种方法适合于轻量级部署，如微服务和边缘部署场景。
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关键要点
- 数据科学家在机器学习中面临的挑战是训练大数据集时内存不足。
- 常见的解决方案是将模型重写为Apache Spark数据框架工作。
- Spark数据框架将数据集分成小的子集，称为分区，分布在Spark集群的资源上。
- 并非所有模型都支持分布式Spark数据框架，限制了其应用场景。
- XGBoost和LightGBM模型已更新以支持Spark数据框架，解决了内存限制问题。
- 提出了一种模式，可以在Spark中训练XGBoost和LightGBM模型，然后转移到不分布式版本。
- 不分布式版本不依赖于Apache Spark，适合轻量级部署，如微服务和边缘部署场景。
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