如何将机器学习模型与数据湖集成以进行实时推理？

数据湖以原始格式存储大量原始数据。实时推理将机器学习模型立即应用于新数据以进行实时预测。整合这些概念能够在新数据进入数据湖时立即获得洞察并做出自动化决策，绕过传统批处理的延迟。关键应用包括欺诈检测、实时推荐和动态个性化，这些领域中及时性至关重要。 核心整合利用流处理引擎（如Spark Structured Streaming、Flink或Kafka Streams）来摄取和处理进入数据湖的新数据。训练好的模型被部署为可扩展的推理服务（使用Seldon Core、TorchServe或云ML Serving等平台），可通过API访问。流处理管道读取传入数据，向模型服务查询预测，并将结果写回数据湖或操作存储。这种方法分离了存储和计算，利用可扩展的基础设施，并确保预测反映最新数据。 通过以下步骤实现数据湖的实时推理：1) 将训练好的模型部署到公开REST/gRPC API的可扩展服务平台。2) 设置流处理作业，持续监控数据湖中指定位置的新数据文件/事件。3) 构建作业以预处理每个传入的数据记录（如有需要）并将其发送到模型API以获取预测。4) 捕获预测结果并将其写入数据湖、另一个数据库或事件流，以供下游使用。这通过实时洞察、自动化操作、减少决策延迟以及增强电子商务、网络安全和物联网等行业的个性化，带来显著价值。