python算法调用方案
1、python算法部署方案
(1)独立部署
算法端和应用端各自独立部署。
使用WSGI(flask)web应用A包装算法,并发布该应用A。
应用端B 通过httpclient调用算法应用A中的api接口。
(2)统一部署
算法模块和应用模块糅合在一起。
应用端和算法模型在一个项目里。
只需在项目中需要使用算法的地方,直接找到算法模块所在目录并加载到内存使用。
2、大数据清洗时,调用python算法的可行方案
(1)独立部署
使用时,大数据应用和算法应用也是独立的。
- 算法方:把 “使用httpclient调用算法接口” 这部分功能包装在hive/spark udf中。
- 大数据方:在编写hive/spark sql时,调用hive/spark udf的evaluate(xx)方法,并传递对应参数。
(2)统一部署
使用时,可以把大数据应用和算法应用也统一到同一项目。
先编写python脚本,并在脚本中实现以下功能:
- 从HDFS/spark中读取数据(加载到内存);
- 加载算法模型;
- 用算法处理数据。
再把python脚本部署到GPU服务器上,启动python脚本。
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