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开源 | 全球首个批流一体机器学习平台 Alink

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首先,亲戚我们我们 歌词 搭建一一一还还有一个用于做形态学 工程的pipeline,它由标准化和形态学 哈希一一还还有一个组件串联而成,并通过训练得到一一一还还有一个pipeline model。

数据集:https://www.kaggle.com/c/avazu-ctr-prediction/data  

随着大数据时代的到来和人工智能的崛起,机器学习所能处置的场景更加广泛和多样。构建的模型都要对批量数据进行处置,为了达到实时性的要求还都要直接对流式数据进行实时预测,都要具备将模型应用在企业应用和微服务还都要力。为了取得更好的业务效果,算法工程师们都要尝试更多更简化的模型,都要处置更大的数据集,使用分布式集群只要成为常态;为了及时对市场的变化进行反应,无需 的业务选着在线学习土办法直接处置流式数据、实时更新模型。

FlinkML 是 Flink 社区现存的一套机器学习算法库,你这一套算法库只要所处并且只要更新比较缓慢。Alink 是基于新一代的 Flink,完整重新写了一套,跟 FlinkML 没人 代码上的关系。Alink 由阿里巴巴计算平台事业部PAI团队研发,开发出来无需 我在阿里巴巴内部内部结构也用了,只要现在正式开源出来。

PyAlink示例地址:https://github.com/alibaba/Alink/tree/master/pyalink

Alink 是阿里巴巴计算平台事业部PAI团队从 2017 年无需 我开始英文基于实时计算引擎 Flink 研发的新一代机器学习算法平台,提供充裕的算法组件库和便捷的操作框架,开发者还都要一键搭建覆盖数据处置、形态学 工程、模型训练、模型预测的算法模型开发全流程。

完整的下载安装说明,请访问:https://github.com/alibaba/Alink#%E5%BF%AB%E9%400%9F%E5%BC%400%E5%A7%8B--pyalink-%E4%BD%BF%E7%94%A8%E4%BB%8B%E7%BB%8D

数据预览:

这里也通过动画形式,展示一组PyAlink的使用示例:

作为业界首个同時 支持批式算法、流式算法的机器学习平台,Alink 提供了 Python 接口,开发者无需 Flink 技术背景也还都要轻松构建算法模型。

阿里资深算法专家杨旭(花名:品数),将为亲戚我们我们 歌词 完整介绍本次Alink主要功能和特点,希望与业界同仁同時 携手,推动Flink社区进一步发展。

PyAlink在notebook中使用如下图,展示了一一一还还有一个模型训练预测,并打印出预测结果的过程:

最后,亲戚我们我们 歌词 用一一一还还有一个二分类评估组件进行在线评估。

亲戚我们我们 歌词 也开源了Alink的上面函数库,它是在亲戚我们我们 歌词 基于Flink开发机器学习算法,不断优化性能的过程中总结和积累下来的。对于Flink社区的算法开发者会有非常大的帮助,还都要基于亲戚我们我们 歌词 的上面函数库,快速地开发出新的算法,只要相对于直接使用Flink的基本接口开发,性能上会有成倍的提升。

★ PyAlink的使用

Alink 含有了非常多的机器学习算法,往 Flink 贡献或发布的无需 我也都要比较大的强度,亲戚我们我们 歌词 担心整个过程耗全是比较长,无需 先把 Alink 单独开源出来,亲戚我们我们 歌词 只要有都要的还都要先用起来。上面贡献进展比较顺利的请况下,Alink 应该能完整合并到 FlinkML,就说 要 我直接进入 Flink 生态的主干,这对于 Alink 来说是最好的归宿,到你这一无需 我 FlinkML 就还都要跟 SparkML 完整对应起来了。

示例2

为了提供更好的交互式和可视化体验,亲戚我们我们 歌词 提供了PyAlink on notebook,用户还都要通过PyAlink的python包使用Alink。支持单机运行,也支持集群提交。只要打通Operator(Alink算子)和DataFrame的接口,从而使得Alink整个算法流程无缝融入python。PyAlink也提供使用Python函数来调用UDF只要UDTF。

Alink迈出了开源的第一步,接下来亲戚我们我们 歌词 会继续和社区公司协作 ,根据用户的反馈,在功能、性能、易用性等方面,发展完善Alink,处置Flink用户在使用机器学习算法方面的问题图片;此人 面,亲戚我们我们 歌词 全是继续积极向FlinkML提交算法代码,上面贡献进展比较顺利的请况下,Alink 应该能完整合并到 FlinkML,就说 要 我直接进入 Flink 生态的主干,这对于 Alink 来说是最好的归宿,到你这一无需 我 FlinkML 就还都要跟 SparkML 完整对应起来了。

Github 下载地址:https://github.com/alibaba/Alink

Alink拥有充裕的批式算法和流式算法,不仅实现了充裕高效的算法,还提供了方便的python使用接口,帮助数据分析和应用开发人员也能从数据处置、形态学 工程、模型训练、预测, 端到端地完成整个流程。



从亲戚我们我们 歌词 研发Alink的第一天无需 我开始英文,就老会 与社区紧密交流公司协作 。多次在Flink Forward大会上介绍亲戚我们我们 歌词 在机器学习算法库研发方面的最新进展,分享技术心得。



如下图所示,Alink提供的开源算法模块中,每一一一还还有一个模块都含有流式和批式算法。比如线性回归,含有批式线性回归训练,流式线性回归预测和批式线性回归预测。

PyAlink提供了下载安装包,都要Python 3.5及以上版本。



接着,亲戚我们我们 歌词 使用上述定义的pipeline进行模型训练、批式预测,以及结果评估。

采用不同的文本向量化土办法和分类模型,还都要迅速直观地比较模型的效果:

相比 SparkML,亲戚我们我们 歌词 的基调是批式算法基本一致,包括功能和性能,Alink 还都要支持算法工程师常用的所有算法,包括聚类、分类、回归、数据分析、形态学 工程等,你这一类型的算法是算法工程师常用的。亲戚我们我们 歌词 开源无需 我也对标了 SparkML 所有的算法,做到了 400% 对标。除此之外,Alink 最大的亮点是有流式算法和在线学习,在此人 的特色还都要做到独树一帜,无需 我对用户来说没人 短板,同時 优势又很明显。

借助Flink在批流一体化方面的优势,Alink也能为批流任务提供一致性的操作。在实践过程中,Flink原有的机器学习库FlinkML的局限性显露出来(仅支持10余种算法,支持的数据形态学 也欠缺通用),但亲戚我们我们 歌词 看重Flink底层引擎的优秀性能,于是基于Flink重新设计研发了机器学习算法库,于2018年在阿里集团内部内部结构上线,并且不断改进完善,在阿里内部内部结构错综简化的业务场景中锻炼成长。

在离线学习上 Alink 跟 SparkML 对比基本上差无需 ,只要亲戚我们我们 歌词 工程化都做得足够好,离线学习无法打出代差,真正的代差一定是设计上的理念不一样。设计上、产品形态学 、技术形态学 不一样才会有代差明显的优势。

上面函数库中最重要的是 Iterative Communication/Computation Queue (简称ICQ),是亲戚我们我们 歌词 面向迭代计算场景总结的一套迭代通信计算框架,它集成了内存缓存技术和内存数据通信技术。亲戚我们我们 歌词 把每个迭代步抽象为多个ComQueueItem(通信模块与计算模块)串联形成的队列。 相对于Flink基础的IterativeDataSet有显著的性能提升,只要代码量相当,可读性更强。

其次,亲戚我们我们 歌词 用逻辑回归组件进行批式训练,得到一一一还还有一个初始模型。

数据预览:

示例1

首先,亲戚我们我们 歌词 定义一一一还还有一个pipeline,你这一pipeline含有了缺失值填充、中文分词、停用词过滤、文本向量化、逻辑回归等组件。

阿里妹导读:Flink 在机器学习领域的进展老会 是众多开发者关注的焦点,今年 Flink 迎来了一一一还还有一个小里程碑:机器学习算法平台 Alink 开源,这也回应了 Flink 正式切入 AI 领域。

评估结果可实时展现在notebook,方便开发人员实时监控模型请况。

基于ICQ迭代开发LBFGS算法的代码如下所示:



Blink 开源无需 我,亲戚我们我们 歌词 想是全是 把 Alink 的算法推到 Flink 就好了。只要发现往社区贡献其实 是比较简化的过程,Blink 在推的无需 我只要占用了很大的强度,而社区的强度就没人 多,没人 土办法同時 做多件事情。社区也都要一段时间消化,无需 决定先把 Blink 消化掉,贡献完了,社区吃得下,只要再把 Alink 逐步贡献回社区。这是没人 土办法跨越的一一一还还有一个过程。

亲戚我们我们 歌词 团队老会 从事算法平台的研发工作,感受到了高效能的算法组件和便捷操作平台对开发者的帮助。针对正在兴起的机器学习广泛而多样的应用场景,亲戚我们我们 歌词 在2017年无需 我开始英文基于Flink研发新一代的机器学习算法平台,使得数据分析和应用开发人员也能轻松搭建端到端的业务流程。项目名称定为Alink,取自相关名称(Alibaba, Algorithm, AI, Flink, Blink)的公共次责。

Alink 已被广泛运用在阿里巴巴搜索、推荐、广告等多个核心实时在线业务中。在无需 我落幕的天猫双 11 中,单日数据处置量达到 970PB,每秒处置峰值数据高达 25 亿条。Alink 成功经受住了超大规模实时数据训练的检验,并帮助提升 4% CTR(商品点击转化率)。

去年 Blink 开源的无需 我,亲戚我们我们 歌词 就在考虑是算是把 Alink 同時 开源了。只要并且其实 ,第一一一还还有一个开源还没做,不敢一下子步子迈得没人 大,要一步步来,只要 Blink 开源也要准备无需 东西。当时亲戚我们我们 歌词 没人 土办法做到一一还还有一个大的项目同時 开源,无需 就先把 Blink 开源做好。

原文发布时间:2019-12-5

作者:品数

本文来自云栖社区公司协作 伙伴“阿里技术”,了解相关信息还都要关注“阿里技术”。

在网络广告中,点击率(CTR)是衡量广告效果的一一一还还有一个非常重要的指标。只要,点击预测系统在赞助搜索和实时竞价中具有重要的应用价值。该 Demo 使用 Ftrl 土办法实时训练分类模型,并进行实时预测和实时评估。

夫妻情人关系分析是对含有夫妻情人关系色彩(褒义贬义/正向负向)的主观性文本进行分析,以选着该文本的观点、喜好、夫妻情人关系倾向。你这一案例中,亲戚我们我们 歌词 对一一一还还有一个酒店评论的数据集进行分析。

未来亲戚我们我们 歌词 希望 Alink 的算法逐渐替换掉 FlinkML 的算法,只要 Alink 就会成为新一代版本的 FlinkML,当然替换还都要一一一还还有一个比较漫长的过程。今年上两天亲戚我们我们 歌词 积极参加新版FlinkML API的设计,分享Alink API设计的经验;Alink的Params等概念被社区采纳;6月份无需 我开始英文贡献FlinkML代码,已提交了40余个PR,包括算法基础框架、基础工具类及若干算法实现。

亲戚我们我们 歌词 在github放满了一还还有一个示例,为ipynb格式,亲戚我们我们 歌词 还都要直接运行体验。

数据集:https://raw.githubusercontent.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/master/datasets/ChnSentiCorp_htl_all/ChnSentiCorp_htl_all.csv

Alink 一是依赖于 Flink 计算引擎层;第二 Flink 框架含有 UDF 的算子,Alink 本身 对算法做了无需 优化,包括在算法实现上做了细节的优化,比如通信、数据访问、迭代数据处置的流程等多方面的优化。基于你这一优化还都要让算法运行的强度更高,同時 亲戚我们我们 歌词 还做了无需 配套工具,让易用性更好。同時 Alink 还有一一一还还有一个核心技术,无需 我做了在线学习算法。在线学习都要高频快速更新的迭代算法,你这一请况下 Alink 有火山岩石石的优势,像今日头条、微博的信息流全是老会 遇到无需 我的在线场景。

ComQueueItem包括计算和通信本身 类型。同時 ,ICQ还提供了初始化功能,用于将DataSet缓存到内存中,缓存的形式包括Partition和Broadcast本身 形式。前者将DataSet分片缓存至内存,后者将DataSet整体缓存至每个worker的内存。默认支持了AllReduce通信模型。此外,ICQ还允许指定迭代终止条件。



接着,亲戚我们我们 歌词 使用FTRL训练组件进行在线训练,用FTRL预测组件进行在线预测。