С одной стороны, модель машинного обучения, построенная с использованием искры, не может быть использована так, как вы используете в Azure ML или Amazon ML традиционным способом.
Databricks утверждает, что может развернуть модели с помощью своего ноутбука, но я пока этого не пытался.
С другой стороны, вы можете использовать модель тремя способами:
MLWriter
, затем загружает приложение или ноутбук и запускает его против ваших данных. Это три возможных способа.
Конечно, вы можете подумать о архитектуре, в которой у вас есть служба RESTful, за которой вы можете создавать с помощью spark-jobserver на пример для обучения и развертывания, но для этого требуется определенная разработка. Это не готовое решение.
Вы также можете использовать такие проекты, как Oryx 2, чтобы создать свою полную лямбда-архитектуру для обучения, развертывания и обслуживания модели.
К сожалению, описание каждого из вышеупомянутых решений довольно широкое и не входит в сферу действия SO.