作者简介 潘鹏举，携程酒店研发 BI 经理，负责酒店服务相关的业务建模工作，主要研究方向是用机器学习实现业务流程自动化、系统智能化、效率最优化，专注于算法实践和应用。 我们经常会碰到一个问题：用了复杂的GBDT或者xgboost大大提升了模型效果，可是在上线的时候又犯难了，工程师说这个模型太复杂了，我没法上线，满足不了工程的要求，你帮我转换成LR吧，直接套用一个公式就好了，速度飞速，肯定满足工程要求。这个时候你又屁颠屁颠用回了LR，重新训练了一下模型，心里默骂千百遍：工程能力真弱。 这些疑问，我们以前碰到过，通过不断的摸索，试验出了不同的复杂机器学习的上线方法，来满足不同场景的需求。在这里把实践经验整理分享，希望对大家有所帮助。（我们的实践经验更多是倾向于业务模型的上线流程，广告和推荐级别的部署请自行绕道）。 首先在训练模型的工具上，一般三个模型训练工具，Spark、R、Python。这三种工具各有千秋，以后有时间，我写一下三种工具的使用心得。针对不同的模型使用场景，为了满足不同的线上应用的要求，会用不同的上线方法。 一、总结来说，大体分这三种场景，请大家对号入座，酌情使用。
以上三种做法，都会用SOA里面进行数据处理和变换，只有部分变换会在提供的Function或者类进行处理，一般性都建议在SOA里面处理好，否则性能会变慢。 大概场景罗列完毕，简要介绍一下各不同工具的线上应用的实现方式； 二、如何转换PMML，并封装PMML 大部分模型都可以用PMML的方式实现，PMML的使用方法调用范例见：
三、各个算法工具的工程实践：
具体实现方式是：用SOA调用Rserve的方式去实现，我们会在服务器上部署好R环境和安装好Rserve，然后用JAVA写好SOA接口，调用Rserve来进行预测；
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