文档目录
分布式机器学习介绍
一、有关通信的预备知识
1.1 点对点通信
1.2 集合通信
1.3 分布式架构
1.4 分布式通信包 - torch.distributed
1.5 Pytorch多进程通信
二、分布式深度学习
2.1 单机分布式训练神经网络案例
2.2 PyTorch Parameters Server
2.3 Flower联邦学习
三、Spark分布式机器学习
3.1 spark的安装
3.2 spark单机版机器学习示例
3.3 spark集群的搭建
3.4 集群机器学习任务
3.5 Spark运行原理
3.6 Spark中ml和mllib的区别
3.7 Spark中Shuffle操作
3.8 Spark中的广播机制
四、PMLS分布式机器学习
4.1 PMLS安装
4.2 PMLS单机版机器学习
4.3 架设分布式机器学习
五、Pytorch on Apache Spark
5.1 SparkTorch
5.2 analytics-zoo
六、sklearn+spark
6.1 spark-sklearn
6.2 Joblib Apache Spark Backend
七、Spark Security
7.1 Spark Security
7.2 Spark数据安全
Published with GitBook
3.2 spark单机版机器学习示例
Spark单机版机器学习示例
示例
代码
sparkML examples
参考链接
用 PySpark ML 构建机器学习模型
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