게임 이론의 Shapley 값을 사용해 모든 머신러닝 모델의 예측을 설명하는 Python 라이브러리입니다.
microsoft/SynapseML
Apache Spark 파이프라인에 분산 머신러닝, 딥러닝 및 Azure AI 서비스를 추가하는 오픈소스 라이브러리입니다.
- 스타
- 5,254
- 포크
- 869
- 열린 이슈
- 144
- 마지막 커밋
- 3일 전
어떤 프로젝트인가요?
SynapseML(이전 이름: MMLSpark)은 Apache Spark에서 대규모 머신러닝 파이프라인을 구축하기 위한 라이브러리입니다. Spark MLlib과 같은 스타일의 조합 가능한 API를 제공하므로, 기존 Spark 워크플로에 estimator와 transformer를 그대로 추가할 수 있습니다. 지원하는 작업에는 텍스트 분석, 컴퓨터 비전, 이상 탐지, LightGBM을 사용한 그래디언트 부스팅, Vowpal Wabbit이 포함됩니다.
모델 학습 외에도 Spark 연산을 웹 서비스로 제공하는 Spark Serving, ONNX 기반 분산 모델 추론, 클러스터에서 임의의 웹 API를 호출하는 HTTP-on-Spark를 포함합니다. 또한 Spark DataFrames에서 Azure Cognitive Services를 대규모로 호출할 수 있도록 래퍼를 제공합니다.
이 라이브러리는 특정 Spark 버전용 JVM 아티팩트(Spark 3.5는 Scala 2.12, Spark 4.0 및 4.1은 Scala 2.13)로 배포되며, Python 래퍼는 PyPI에서 제공됩니다. Microsoft Fabric, Azure Synapse, Databricks, EMR, HDInsight 및 독립 실행형 Spark에서 사용할 수 있습니다.
핵심 기능
- 01SparkML/MLlib API를 따르는 estimator와 transformer
- 02Spark에서 LightGBM 그래디언트 부스팅 및 Vowpal Wabbit 텍스트 모델 지원
- 03Spark 연산을 지연 시간이 짧은 웹 서비스로 제공하는 Spark Serving
- 04Spark에서 ONNX 모델 분산 추론
- 05DataFrames에서 호출하는 Azure Cognitive Services 래퍼
- 06분산 이상 탐지를 위한 Isolation Forest
활용 사례
- 기존 Spark 클러스터에서 매우 큰 데이터셋으로 그래디언트 부스팅 모델 학습
- 데이터 레이크에 저장된 대규모 테이블을 대상으로 텍스트 분석 또는 비전 서비스 실행
- 온라인 스코어링을 위해 Spark 파이프라인을 HTTP 엔드포인트로 배포
- Spark 작업 내에서 대규모로 ONNX 모델 스코어링
토픽
자주 묻는 질문
- SynapseML은(는) 무엇인가요?
- Apache Spark 파이프라인에 분산 머신러닝, 딥러닝 및 Azure AI 서비스를 추가하는 오픈소스 라이브러리입니다. SynapseML(이전 이름: MMLSpark)은 Apache Spark에서 대규모 머신러닝 파이프라인을 구축하기 위한 라이브러리입니다. Spark MLlib과 같은 스타일의 조합 가능한 API를 제공하므로, 기존 Spark 워크플로에 estimator와 transformer를 그대로 추가할 수 있습니다. 지원하는 작업에는 텍스트 분석, 컴퓨터 비전, 이상 탐지, LightGBM을 사용한 그래디언트 부스팅, Vowpal Wabbit이 포함됩니다.
- SynapseML은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
- SynapseML은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
- SynapseML은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
- 활발히 유지보수 중. SynapseML의 마지막 커밋은 2026년 11월 4일입니다.
- SynapseML은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
- 기존 Spark 클러스터에서 매우 큰 데이터셋으로 그래디언트 부스팅 모델 학습 데이터 레이크에 저장된 대규모 테이블을 대상으로 텍스트 분석 또는 비전 서비스 실행 온라인 스코어링을 위해 Spark 파이프라인을 HTTP 엔드포인트로 배포 Spark 작업 내에서 대규모로 ONNX 모델 스코어링
- SynapseML은(는) 어디서 받을 수 있나요?
- 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/microsoft/SynapseML
요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.
관련 프로젝트
Spark 개발을 빠르게 진행할 수 있도록 DataFrame 검증, 컬럼 변환, 스키마 유틸리티용 PySpark 헬퍼 함수를 제공합니다.
Scala, Java, Python, R API를 제공하는 대규모 데이터 처리를 위한 통합 분석 엔진입니다.
ONNX, TensorFlow, PyTorch, Core ML 등 다양한 형식을 지원하는 신경망·딥러닝·머신러닝 모델 뷰어입니다.
네이티브 Java API로 모델을 만들고 학습하고 실행할 수 있는 엔진 독립적인 Java 딥러닝 프레임워크입니다.
기존 PySpark 코드를 Spark Connect 프로토콜로 실행하는 Rust 기반 Apache Spark 대체 엔진