Настройки машинного обучения в Elasticsearch

(Статический) Установите node.roles, содержащий ml, чтобы определить узел как узел машинного обучения. Если вы хотите запускать задачи машинного обучения, в вашем кластере должен быть как минимум один узел машинного обучения.

Если вы устанавливаете node.roles, вы должны явно указать все необходимые роли для узла. Более подробную информацию см. в Настройках узлов.

(Статический) Значение по умолчанию (true) включает API машинного обучения на узле.

Если установлено значение false, API машинного обучения отключены на узле. Например, узел не может открыть задачи, запустить потоки данных, получить транспортные (внутренние) запросы на коммуникацию или запросы от клиентов (включая Kibana), связанные с API машинного обучения. Если xpack.ml.enabled не настроено одинаково на всех узлах вашего кластера, у вас могут возникнуть проблемы с неполнофункциональной работой машинного обучения.

Не следует использовать функциональность машинного обучения из потоков данных ввода, если xpack.ml.enabled установлено в значение false на любом узле. Прежде чем устанавливать xpack.ml.enabled в значение false на узле, подумайте, действительно ли вы хотите просто исключить ml из node.roles. Исключение ml из node.roles остановит узел от выполнения задач машинного обучения и моделей NLP, но он по-прежнему будет знать о существовании функциональности машинного обучения. Установка xpack.ml.enabled в значение false должна использоваться в ситуациях, когда вы не можете использовать функциональность машинного обучения в вашем кластере из-за ограничений оборудования, как описано выше.

(Динамический) Максимальный процент памяти машины, который машинное обучение может использовать для выполнения аналитических процессов. Эти процессы отделены от JVM Elasticsearch. Ограничение основано на общей памяти машины, а не на текущей свободной памяти. Задачи не выделяются узлу, если это приведет к превышению расчетного использования памяти задачами машинного обучения. При включенной функции привилегий оператора этот параметр может быть обновлен только пользователями-операторами. Минимальное значение равно 5; максимальное значение равно 200. По умолчанию установлено значение 30.

(Динамически) Количество лениво развернутых узлов машинного обучения. Полезно в ситуациях, когда узлы машинного обучения не нужны до открытия первой задачи машинного обучения. Если текущее количество узлов машинного обучения больше или равно этому значению, предполагается, что больше ленивых узлов недоступно, поскольку необходимое количество узлов уже выделено. Если задача открывается, а это значение больше нуля и нет узлов, которые могут принять задачу, задача остается в состоянии OPENING, пока новый узел машинного обучения не будет добавлен в кластер, и задача не будет назначена на этот узел для выполнения. При включении функции привилегий оператора это значение может быть обновлено только пользователями-операторами. По умолчанию равно 0.

(Динамически) Расположение репозитория моделей машинного обучения, где доступны файлы артефактов моделей в случае установки модели в ограниченной или закрытой сети. xpack.ml.model_repository может быть строкой расположения файла или HTTP/HTTPS-сервером. Примеры значений:

xpack.ml.model_repository: file://${path.home}/config/models/

или

xpack.ml.model_repository: https://my-custom-backend

Если xpack.ml.model_repository — расположение файла, оно должно указывать на подкаталог каталога config Elasticsearch.

(Динамически) Если это значение равно true, значение xpack.ml.max_machine_memory_percent игнорируется. Вместо этого автоматически вычисляется максимальный процент памяти машины, который можно использовать для запуска процессов аналитики машинного обучения, и учитываются общий размер узла и размер JVM на узле. При включении функции привилегий оператора это значение может быть обновлено только пользователями-операторами. Значение по умолчанию — false.

Если это значение равно true, оно также влияет на значение по умолчанию для xpack.ml.max_model_memory_limit. В этом случае xpack.ml.max_model_memory_limit по умолчанию устанавливается на наибольший размер, который можно назначить в текущем кластере.