Redis的机器学习模型服务器¶

RedisML是一个Redis模块，实现了几个机器学习模型作为Redis数据类型。

存储的模型是完全可操作的，并支持预测/评估过程。

RedisML是一种在生产环境中使用经过培训的模型的交钥匙解决方案。从任何平台加载ML模型，立即准备服务。

主要功能¶

• 决策树集成(随机森林)分类和回归
• 线性回归
• 逻辑回归
• 矩阵运算

建设和运行¶

1. 构建一个支持模块的Redis服务器(目前可从不稳定的分支）.

2. 你还需要布拉斯特区图书馆等阿特拉斯．安装图集:

3. Ubuntu:安装lib -base-dev . Sh

4. CentOS / RHEL / Fedora:/usr/lib64/atlas/libatlas. Sh sudo yum安装-y atlas-devel一个/usr/lib64/libatlas.-s /usr/lib64/atlas/libtatlas. ln所以/usr/lib64/libcblas.a

5. 构建RedisML模块:

cd redisml/src make . sh git clone https://github.com/RedisLabsModules/redisml.git cd redisml. sh

1. 加载模块，启动Redis——loadmodule / / / redisml / src / redis-ml.so选项，将其作为指令添加到配置文件中或发送模块加载命令。

贡献¶

欢迎发布报告、拉和特性请求。

许可证¶

Redis源代码可用许可协议-参见许可证