如何使用PMML部署机器学习模型，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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PMML简介

预测模型标记语言PMML（Predictive Model Markup Language）是一套与平台和环境无关的模型表示语言，是目前表示机器学习模型的实际标准。从2001年发布的PMML1.1，到2019年最新4.4，PMML标准已经由最初的6个模型扩展到了17个模型，并且提供了挖掘模型（Mining Model）来组合多模型。

作为一个开放的成熟标准，PMML由数据挖掘组织DMG（Data Mining Group）开发和维护，经过十几年的发展，得到了广泛的应用，有超过30家厂商和开源项目（包括SAS，IBM SPSS，KNIME，RapidMiner等主流厂商）在它们的数据挖掘分析产品中支持并应用PMML，这些厂商应用详情见下表：PMML Powered

PMML标准介绍

PMML是一套基于XML的标准，通过 XML Schema 定义了使用的元素和属性，主要由以下核心部分组成：

• 数据字典（Data Dictionary），描述输入数据。

• 数据转换（Transformation Dictionary和Local Transformations），应用在输入数据字段上生成新的派生字段。

• 模型定义 （Model），每种模型类型有自己的定义。

• 输出（Output），指定模型输出结果。

PMML预测过程符合数据挖掘分析流程：

PMML优点

• 平台无关性。PMML可以让模型部署环境脱离开发环境，实现跨平台部署，是PMML区别于其他模型部署方法最大的优点。比如使用Python建立的模型，导出PMML后可以部署在Java生产环境中。

• 互操作性。这就是标准协议的最大优势，实现了兼容PMML的预测程序可以读取其他应用导出的标准PMML模型。

• 广泛支持性。已取得30余家厂商和开源项目的支持，通过已有的多个开源库，很多重量级流行的开源数据挖掘模型都可以转换成PMML。

• 可读性。PMML模型是一个基于XML的文本文件，使用任意的文本编辑器就可以打开并查看文件内容，比二进制序列化文件更安全可靠。

PMML开源类库

模型转换库，生成PMML:

• Python模型：

• Nyoka，支持Scikit-Learn，LightGBM，XGBoost，Statsmodels和Keras。https://github.com/nyoka-pmml/nyoka

• JPMML系列，比如JPMML-SkLearn、JPMML-XGBoost、JPMML-LightGBM等，提供命令行程序导出模型到PMML。https://github.com/jpmml

• R模型：

• R pmml包：https://cran.r-project.org/web/packages/pmml/index.html

• r2pmml：https://github.com/jpmml/r2pmml

• JPMML-R：提供命令行程序导出R模型到PMML，https://github.com/jpmml/jpmml-r

• Spark：

• Spark mllib，但是只是模型本身，不支持Pipelines，不推荐使用。

• JPMML-SparkML，支持Spark ML pipleines。https://github.com/jpmml/jpmml-sparkml

模型评估库，读取PMML：

• Java：

• JPMML-Evaluator，纯Java的PMML预测库，开源协议是AGPL V3。https://github.com/jpmml/jpmml-evaluator

• PMML4S，使用Scala开发，同时提供Scala和Java API，接口简单好用，开源协议是常用的宽松协议Apache 2。https://github.com/autodeployai/pmml4s

• Python:

• PyPMML，PMML的Python预测库，PyPMML是PMML4S包装的Python接口。https://github.com/autodeployai/pypmml

• Spark：

• JPMML-Evaluator-Spark，https://github.com/jpmml/jpmml-evaluator-spark

• PMML4S-Spark，https://github.com/autodeployai/pmml4s-spark

• PySpark:

• PyPMML-Spark，PySpark中预测PMML模型。https://github.com/autodeployai/pypmml-spark

• REST API:

• AI-Serving，同时为PMML模型提供REST API和gRPC API，开源协议Apache 2。https://github.com/autodeployai/ai-serving

• Openscoring，提供REST API，开源协议AGPL V3。https://github.com/openscoring/openscoring

PMML演示

构建模型，完整Jupyter Notebook，请参考：xgb-iris-pmml.ipynb

1. 使用Iris数据构建一个XGBoost模型，在建模之前对浮点数据进行标准化，利用Scikit-learn中的Pipeline：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import pandas as pd
from xgboost import XGBClassifier

seed = 123456

iris = datasets.load_iris()
target = 'Species'
features = iris.feature_names
iris_df = pd.DataFrame(iris.data, columns=features)
iris_df[target] = iris.target

X, y = iris_df[features], iris_df[target]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=seed)

pipeline = Pipeline([
    ('scaling', StandardScaler()), 
    ('xgb', XGBClassifier(n_estimators=5, seed=seed))
])

pipeline.fit(X_train, y_train)
y_pred = pipeline.predict(X_test)
y_pred_proba = pipeline.predict_proba(X_test)

2. 使用Nyoka，把Pipeline导出PMML：

from nyoka import xgboost_to_pmml
xgboost_to_pmml(pipeline, features, target, "xgb-iris.pmml")

3. 使用PyPMML来验证PMML预测值是否和原生Python模型一致:

from pypmml import Model
model = Model.load("xgb-iris.pmml")
model.predict(X_test)

读取PMML，进行预测。以下使用PMML4S的Scala接口，您也可以使用它的Java接口，使用非常简单。完整程序，在以下Zeppelin Notebook中：https://github.com/aipredict/ai-deployment/blob/master/deploy-ml-using-pmml/pmml4s-demo.json

因为Github不支持浏览Zeppelin Notebook，可以访问以下地址浏览：https://www.zepl.com/viewer/github/aipredict/ai-deployment/master/deploy-ml-using-pmml/pmml4s-demo.json

import org.pmml4s.model.Model
val model = Model.fromFile("xgb-iris.pmml")
val result = model.predict(Map("sepal length (cm)" -> 5.7, "sepal width (cm)" -> 4.4, "petal length (cm)" -> 1.5, "petal width (cm)" -> 0.4))

PMML缺点

PMML虽然有很多优点，但也并非毫无缺点，比如：

• 支持不了所有的数据预处理和后处理操作。虽然PMML已经支持了几乎所有的标准数据处理方式，但是对用户一些自定义操作，还缺乏有效的支持，很难放到PMML中。

• 模型类型支持有限。特别是缺乏对深度学习模型的支持，PMML下一版5.0会添加对深度模型的支持，目前Nyoka可以支持Keras等深度模型，但生成的是扩展的PMML模型。

• PMML是一个松散的规范标准，有的厂商生成的PMML有可能不太符合标准定义的Schema，并且PMML规范允许厂商添加自己的扩展，这些都对使用这些模型造成了一定障碍。

关于如何使用PMML部署机器学习模型问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。