微软开源了MMLSpark，用于Apache Spark的的深度学习库。MMLSpark可以与微软认知工具包和OpenCV完美整合。
微软发现，虽然SparkML可以建立可扩展的机器学习平台，绝大多数开发者的精力都耗在了调用底层API上。MMLSpark旨在简化PySpark中的重复性工作。
以UCI的成人收入普查数据集举例，使用其他项目预测收入：
如果直接使用SparkML，每一列都需要单独处理，整理为正确的数据类型;在MMLSpark中只需要两行代码：
- model = mmlspark.TrainClassifier(model=LogisticRegression(), labelCol=” income”).fit(trainData)
- predictions = model.transform(testData)
深度神经网络(DNN)在图像识别和语音识别等领域不逊于人类，但是DNN模型的训练需要专业人员方可进行，与SparkML的整合也十分不易。MMLSpark提供了方便的Python API，可以方便地训练DNN算法。MMLSpark可以方便地使用现有模型进行分类任务、在分布式GPU节点上进行训练、以及使用OpenCV建立可扩展的图像处理管线。
以下3行代码可以从微软认知工具集中初始化一个DNN模型，从图像中抽取特征：
- cntkModel = CNTKModel().setInputCol(“images”).setOutputCol(“features”).setModelLocation(resnetModel).setOutputNode(“z.x”)
- featurizedImages = cntkModel.transform(imagesWithLabels).select([‘labels’,’features’])
- model = TrainClassifier(model=LogisticRegression(),labelCol=”labels”).fit(featurizedImages)
MMLSpark已经发布到Docker Hub上，使用下面的命令即可在单机部署：
- docker run -it -p 8888:8888 -e ACCEPT_EULA=yes microsoft/mmlspark
MMLSpark使用MIT协议授权。
