基于 PredictionIO 搭建全栈式机器学习平台

场景

怎么从零构建自己的机器学习平台（以下简称平台）？

分析

我们不妨从 平台的终端用户 -App开发人员 与 平台自身的开发人员 入手，分析一下，机器学习平台应该具备哪些能力。

对于使用者而言，平台需要简单易接入、能实时提供服务

怎么在app中植入机器学习相关算法，让app变得智能？ 对于App开发者而言，我们当然希望植入机器学习算法像调用普通 api 一样简单。事实上，目前成熟的AI类产品正是这么做的，这里参考一下百度AI开放平台：

以上，机器学习类产品需求具备这样的能力：
1）提供 各类 SDK 方便接入用户的请求。
2）能以 json 等格式实时返回相关的数据（即服务，推荐的新闻列表）。

对于自身开发人员来说，平台要可扩展，能接入各类机器学习算法库；机器学习常用的算法应该模板化，算法人员写小量代码甚至不写代码，调整一下相关参数即可完成算法的开发。

方案

发现 PredictionIO这款开源产品比较满足我们的需求。这里以官方自带的 推荐类场景，介绍 基于PredictionIO 如何构建机器学习平台 - 先看整体效果：
注： predictionIO搭建过程文档
[ 官方文档已经够详细了,按照操作一步步来，可能存在的问题主要是 sbt 相关包的下载 ]

推荐类场景

通过 rest API 获取推荐服务

import com.google.common.collect.ImmutableMap;
import com.google.gson.JsonObject;
import org.apache.predictionio.EngineClient;
// create client object
EngineClient engineClient = new EngineClient();
// query
JsonObject response = engineClient.sendQuery(ImmutableMap.of(
        "user", "1",
        "num",  4
    ));

通过 java SDK 获取推荐服务 返回结果与 restAPI 结果一致。我们可以通过自带的UI界面，看看模型跑的具体算法，以及算法相关的参数： 

架构解读

PIO有三种类型的数据：
1） event data : 用户的行为数据。eg、

{
"eventId":"AWP4XGs3BWDRTgrl7tbG","event":"buy","entityType":"user",
"entityId":"u1","targetEntityType":"item",
"targetEntityId":"i2","properties":{},
"eventTime":"2014-11-11T04:34:56.123+08:00",
"creationTime":"2018-06-13T16:56:36.394+08:00"
} 

2） model data : 训练好的模型 。
3） meta data : pio build 、pio train 、pio deploy 。

环境搭建

存储： 选用 Elasticsearch 与 HDFS 。其中 ES 存放 meta data 与 event data ; HDFS 保存模型 。
计算： Spark 组件。支持的算法库 Spark MLLib 、OpenNLP …
具体安装过程文档，待补充 。

算法定制

问题

1） 模型保存到 HDFS 上如何配置？目前是保存到本地上，按照 官网文档中的说明配置，实际运行的时候有问题。
2） 目前，内置的算法模板都是基于 java、scala开发的。用python开发的算法能不能部署到 PIO 上跑？怎么部署。
3） 周期性更新模型的 crontab 模板待开发。

参考

1】PredictionIO 官网