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Apache Flink 社区很荣幸地发表 Apache Flink ML 2.2.0 版本正式公布！本次公布的版本重点增加了 Flink ML 中的特色工程算法。当初 Flink ML 蕴含了 33 个开箱可用的特色工程算法，能够反对很多常见的特色工程工作。
随着这些算法的增加，咱们置信 Flink ML 曾经筹备好用于须要特色工程的生产作业，例如预处理离线和在线机器学习工作的输出数据。
咱们激励您下载该版本 [1] 并通过 Flink 邮件列表 [2] 或 JIRA [3] 与社区分享您的反馈！咱们心愿您喜爱新版本，并且咱们期待理解您的应用体验。
重要个性
1. 引入在线推理服务须要的接口和基础设施
在机器学习中，模型训练的次要指标之一是将已训练好的模型部署并反对在线推理。在线推理服务须要以毫秒级提早响应传入申请。之前公布的 Flink ML 算子仅反对应用 Flink 流解决引擎进行近线推理，提早性能无奈满足在线推理的须要。
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