4.5.1 模型保存

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4.5.1 模型保存 Spark ML 模型持久化详解：模型保存 (4.5.1) 在构建高效的机器学习流水线中，模型持久化至关重要。尤其是在 Apache Spark 这样的大数据处理框架下，模型训练往往耗时耗力。一旦模型训练完成，我们通常需要将其保存下来，以便在以下场景中重复使用：避免重复训练: 模型训练是一个计算密集型过程，尤其对于大规模数据集和复杂模型而言。将训练好的模型保存下来，可以避免在每次需要使用模型时都重新训练，极大地节省时间和计算资源。模型部署与应用: 训练好的模型需要部署到生产环境中进行预测或分析。模型持久化是模型部署的基础，可以将模型从训练环境转移到应用环境。模型版本管理: 在模型迭代过程中，我们需要保存不同版本的模型，以便进行版本回溯、性能比较和模型管理。