• MLRunner
    • 功能
    • 核心方法

    MLRunner

    Angel算法的启动入口类。它定义了启动Angel任务的标准流程,封装了对 AngelClient的使用。

    功能

    • 通过调用AngelClient,启动Angel ps,加载和存储模型,完成Task等一系列动作,完成机器学习任务的默认实现
    • 一般情况下,应用程序直接调用它的默认实现就可以了,不必重写。

    核心方法

    1. train

      • 定义:train(conf: Configuration)
      • 功能描述:启动Angel app训练模型
      • 参数:conf: Configuration Angel任务相关配置和算法配置信息
      • 返回值:无
    2. train(default implementation)

      • 定义train(conf: Configuration, model: MLModel, taskClass: Class[_ <: BaseTask[_, _, _]]): Unit

      • 功能描述:启动Angel app训练模型。该方法封装了具体的Angel ps/worker启动以及模型加载/存储过程,子类可直接引用

      • 参数

        • conf: Configuration Angel任务相关配置和算法配置信息
        • model: MLModel 算法模型信息
        • taskClass: Class[ <: TrainTask[, , ]] 表示算法运行过程的Task 类
        • 返回值:无
    3. incTrain

      • 定义incTrain(conf: Configuration)
      • 功能描述:使用增量训练的方式更新一个已有模型
      • 参数: conf: Configuration Angel任务相关配置和算法配置信息
      • 返回值:无
    4. predict

      • 定义predict(conf: Configuration)
      • 功能描述:启动Angel app,计算预测结果
      • 参数:conf: Configuration Angel任务相关配置
      • 返回值:无
    5. predict(default implementation)

      • 定义: predict(conf: Configuration, model: MLModel, taskClass: Class[_ <: PredictTask[_, _, _]]): Unit
      • 功能描述: 启动Angel app 并使用增量训练的方式更新一个旧模型。该方法封装了具体的Angel ps/worker启动以及模型加载/存储过程,子类可直接引用
      • 参数: conf: Configuration Angel任务相关配置
      • 返回值:无