Elasticsearch：在 Elastic 中访问机器学习模型

在Elasticsearch中，你可以使用Elastic的机器学习功能来分析数据。如果你有异常侦测和数据回归方面的需求，并且数据不需要特别处理，直接从es里就可以接入，可以选择Es内置的机器学习功能。这样可以又快又迅速地完成分析。
然而，如果你需要借助更多的机器学习算法来进行建模，选择python的Eland模块进行机器学习就比较合适。Eland模块允许你加载和运行机器学习模型，包括使用PyTorch训练的模型。你可以从任何地方访问第三方PyTorch模型，包括HuggingFace模型中心。你还可以加载你自己训练的模型，主要是NLP transformer。Eland模块提供了一个简单的界面，可以将ML模型加载到Elasticsearch中。使用原生库libtorch，并期望已导出或保存为TorchScript表示的模型，Elasticsearch避免在执行模型推理时运行Python解释器。
此外，Elasticsearch与PyTorch中用于构建NLP模型的最流行格式之一集成，可以提供一个可处理各种NLP任务和用例的平台。在机器学习应用程序中，你可以在“数据可视化工具”或“异常检测”作业向导中选择索引模式，并使用其已知配置创建作业。你还可以选择Kibana示例数据Web日志配置，执行多指标作业或高级作业。对于多指标作业，可以对多个索引字段执行数据分析，但每个字段都分别进行分析。对于高级作业，可以对多个索引字段执行数据分析，并提供检测器和影响者的完整配置设置。
如果你需要引入更多的机器学习模型训练方式，可以使用eland模块来和Elasticsearch协作。通过这种方式，你可以利用Elasticsearch的分布式存储和查询能力，以及Eland模块提供的机器学习功能，实现更高效的机器学习应用开发。
需要注意的是，在使用Eland模块进行机器学习时，你需要具备一定的Python编程基础和机器学习知识。同时，为了充分利用Eland模块的功能，你需要了解Elasticsearch的架构和数据模型，以便更好地设计和构建适合你的机器学习应用。
总之，在Elasticsearch中访问机器学习模型有多种方式，你可以根据自己的需求选择合适的方式。无论是使用Elastic的内置机器学习功能还是使用Eland模块进行更高级的建模，都可以帮助你更好地分析和利用数据。通过不断尝试和实践，你可以找到最适合你的机器学习应用方案。