Export and import models | Databricks on AWS [2021/6/23時点]の翻訳です。
モデルを保存するために、MLflowの関数であるlog_modelとsave_modelを使用します。また、ネイティブAPIを使用してDatabricksファイルシステム(DBFS)にモデルを保存することができます。MLlibのモデルに関しては、ML Pipelinesを使用してください。
それぞれの予測処理をサービングするためにモデルをエクスポートするには、一般的なシリアライゼーションフォーマット、機械学習パイプラインの実行エンジンであるMLeapを活用することもできます。MLeapはApache Spark、scikit-learn、TensorFlowパイプラインのバンドルへのシリアライズをサポートしているので、新規データに対して予測を行うためにトレーニング済みモデルをロードし、デプロイすることができます。エクスポートしたモデルをSpark、あるいはスコアリング、予測のための他のプラットフォームでインポートすることができます。
Databricks Runtime 5.5 LTSではDatabricks ML Model Exportを活用することができます。