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title: 成长地图 | 华为云
description: "成长地图 | 华为云鲲鹏BoostKit机器学习算法加速库"
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# 成长地图 | 华为云

成长地图 | 华为云鲲鹏BoostKit机器学习算法加速库


鲲鹏BoostKit机器学习算法加速库，兼容Spark开源版本API，不需要对上层应用做任何修改。它通过优化Spark算法的多核亲和性以及算法原理，在结果精度不降低的情况下，实现计算速度大幅提升。


#### 学习路径

由浅入深，带您玩转鲲鹏BoostKit大数据机器学习算法加速库


01


了解


鲲鹏BoostKit大数据推出了机器学习算法加速库，基于Spark开源版本算法在算法原理和鲲鹏亲和性上进行了深度优化，算法执行效率倍级提升。


参考资源


-   什么是机器学习算法加速库(https://www.hikunpeng.com/document/detail/zh/kunpengbds/appAccelFeatures/algorithmaccelf_ml/kunpengbdssparkml_20_0002.html)

-   算法加速库架构(https://www.hikunpeng.com/document/detail/zh/kunpengbds/appAccelFeatures/algorithmaccelf_ml/kunpengbdssparkml_20_0003.html)

-   算法加速库优化创新(https://www.hikunpeng.com/document/detail/zh/kunpengbds/appAccelFeatures/algorithmaccelf_ml/kunpengbdsml_19_0006.html)

-   应用场景(https://www.hikunpeng.com/document/detail/zh/kunpengbds/appAccelFeatures/algorithmaccelf_ml/kunpengbdsml_19_0008.html)


03


使用


在已经有使用Spark开源版本算法项目中可以直接调用鲲鹏BoostKit机器学习算法加速库，无需修改代码。


-   调用机器学习算法加速库(https://www.hikunpeng.com/document/detail/zh/kunpengbds/appAccelFeatures/algorithmaccelf_ml/kunpengbdssparkml_16_0044.html)


05


验收


提供机器学习算法加速库测试用例和测试数据集生成方法。


-   测试用例(https://www.hikunpeng.com/document/detail/zh/kunpengbds/appAccelFeatures/algorithmaccelf_ml/kunpengbdssparkml_08_0043.html)

-   测试数据集(https://www.hikunpeng.com/document/detail/zh/kunpengbds/appAccelFeatures/algorithmaccelf_ml/kunpengbdssparkml_08_0035.html)


02


部署


机器学习算法加速库运行需要获取算法加速库适配代码编译出的JAR包，也需要获取到核心算法JAR包，然后进行部署和配置。


参考资源


-   编译开源适配代码(https://www.hikunpeng.com/document/detail/zh/kunpengbds/appAccelFeatures/algorithmaccelf_ml/kunpengbdssparkml_20_0018.html)

-   Spark鲲鹏集群场景部署(https://www.hikunpeng.com/document/detail/zh/kunpengbds/appAccelFeatures/algorithmaccelf_ml/kunpengbdssparkml_20_0021.html)

-   Spark混部方案场景配置(https://www.hikunpeng.com/document/detail/zh/kunpengbds/appAccelFeatures/algorithmaccelf_ml/kunpengbdssparkml_20_0025.html)


04


调优


提供机器学习算法加速库调节模型的参数调优方法，加快模型的收敛，提高模型的精度，从而提升算法的性能。


-   鲲鹏上运行Spark作业通用调优方法(https://www.hikunpeng.com/document/detail/zh/kunpengbds/appAccelFeatures/algorithmaccelf_ml/kunpengbdsml_05_0006.html)

-   机器学习算法加速库参数调优(https://www.hikunpeng.com/document/detail/zh/kunpengbds/appAccelFeatures/algorithmaccelf_ml/kunpengbdsml_05_0013.html)


06


二次开发


对于没有调用Spark开源版本算法的项目可以参考样例工程和算法API进行二次开发。


-   样例工程(https://www.hikunpeng.com/document/detail/zh/kunpengbds/appAccelFeatures/algorithmaccelf_ml/kunpengbdssparkml_16_0035.html)

-   算法API(https://www.hikunpeng.com/document/detail/zh/kunpengbds/appAccelFeatures/algorithmaccelf_ml/kunpengbdssparkml_16_0045.html)


#### 学习课程

自助学习课程，助力开发者技能提升


大数据进阶算法，分析性能提升20倍 本课程主要介绍鲲鹏BoostKit大数据进阶算法关键技术和创新点，并以GBDT算法为例演示了算法加速库的使用。(https://www.hikunpeng.com/document/detail/zh/kunpengbds/appAccelFeatures/algorithmaccelf_ml/kunpengbds_video.html)


如何安装机器学习算法加速库 本课程以安装机器学习算法加速库1.3.0版本为例，使能机器学习算法加速库，验证其相比于原生算法的优化效果。(https://www.hikunpeng.com/document/detail/zh/kunpengbds/appAccelFeatures/algorithmaccelf_ml/kunpengbds_video.html)


#### 动手体验

互动Demo，轻量级体验新技术


在线实验： 基于鲲鹏应用使能套件实现Spark算法优化

本实验指导用户使能BoostKit机器学习&图分析算法加速库，验证其相比于原生算法的优化效果。


体验Demo： 基于大数据机器学习算法加速库预测全球国家健康度 本Demo基于全球国家健康度预测案例，使用GBDT算法展示鲲鹏BoostKit优化后算法相比开源算法的性能提升效果。(https://www.hikunpeng.com/developer/boostkit/demo/bigdata)


#### 常见问题

了解更多常见问题和故障案例


热门案例


-   Spark作业异常终止(https://www.hikunpeng.com/document/detail/zh/kunpengbds/appAccelFeatures/algorithmaccelf_ml/kunpengbdssparkml_20_0037.html)

-   在使用spark-submit的方式提交算法任务时报错(https://www.hikunpeng.com/document/detail/zh/kunpengbds/appAccelFeatures/algorithmaccelf_ml/kunpengbdssparkml_20_0038.html)

-   算法参数值解析报错(https://www.hikunpeng.com/document/detail/zh/kunpengbds/appAccelFeatures/algorithmaccelf_ml/kunpengbdssparkml_20_0044.html)

-   随机森林算法NodeIdCache参数警告(https://www.hikunpeng.com/document/detail/zh/kunpengbds/appAccelFeatures/algorithmaccelf_ml/kunpengbdssparkml_20_0045.html)


#### 更多资源

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