Elasticsearch：在 Elastic 中访问机器学习模型

Elasticsearch 是一个流行的开源搜索和分析引擎，广泛应用于大数据和实时分析场景。然而，它不仅仅是一个搜索工具，它还提供了强大的机器学习功能。在 Elastic 中，可以使用 Eland 库来轻松地加载和访问机器学习模型。
Eland 是 Elastic 推出的一个全新的 Python Elasticsearch 客户端和工具包，具有强大的类似于 pandas 的 API，用于数据分析和机器学习。Eland 简化了在 numpy、pandas、scikit-learn 和 Elasticsearch 之间的切换，使得数据分析师和数据科学家能够更轻松地使用 Elasticsearch 中的数据。
要在 Elasticsearch 中加载机器学习模型，首先需要将模型导出为 PyTorch 格式。然后，可以使用 Eland 将模型加载到 Elasticsearch 中。Eland 提供了一个简单的界面，允许用户将 ML 模型加载到 Elasticsearch 中。需要注意的是，这些模型应该是使用 PyTorch 训练的，并且已经导出或保存为 TorchScript 表示。
加载模型后，可以在 Elasticsearch 中执行模型推理，而无需运行 Python 解释器。通过与 PyTorch 中用于构建 NLP 模型的最流行格式之一集成，Elasticsearch 可以提供一个可处理各种 NLP 任务和用例的平台。
除了加载自定义的 PyTorch 模型外，Elasticsearch 还允许从 Hugging Face 模型中心等第三方来源访问 PyTorch 模型。这使得用户可以在 Elasticsearch 中快速加载和使用预训练的机器学习模型，而无需进行繁琐的训练过程。
另外，使用 Eland 进行数值回归预测也十分方便。通过滑动时间选择器到时间序列中包含红色异常数据点的部分，可以轻松地检测异常。此外，通过将鼠标悬停在异常点上，可以查看更多关于该点的信息。
总的来说，Elasticsearch 在 Elastic 中的机器学习功能为数据科学家和分析师提供了一个强大的平台，使他们能够轻松地加载、访问和使用机器学习模型。无论是使用自定义的 PyTorch 模型还是访问第三方模型，Elasticsearch 都提供了灵活性和便利性，使其成为大数据和实时分析领域的理想选择。