Apache Flink ML 2.2.0 发布公告

Apache Flink 社区很荣幸地宣布 Apache Flink ML 2.2.0 版本正式发布！本次发布的版本重点添加了 Flink ML 中的特征工程算法。现在 Flink ML 包含了 33 个开箱可用的特征工程算法，可以支持很多常见的特征工程任务。
随着这些算法的添加，我们相信 Flink ML 已经准备好用于需要特征工程的生产作业，例如预处理离线和在线机器学习任务的输入数据。
我们鼓励您下载该版本 [1] 并通过 Flink 邮件列表 [2] 或 JIRA [3] 与社区分享您的反馈！我们希望您喜欢新版本，并且我们期待了解您的使用体验。

重要特性

1. 引入在线推理服务需要的接口和基础设施

在机器学习中，模型训练的主要目标之一是将已训练好的模型部署并支持在线推理。在线推理服务需要以毫秒级延迟响应传入请求。之前发布的 Flink ML 算子仅支持使用 Flink 流处理引擎进行近线推理，延迟性能无法满足在线推理的需要。

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