Byzer不同时期的形态体现了不同的任务重心,StreamingPro最初的目的是简化Spark Streaming的开发，提升流数据处理的效率。MLSQL将spark由应用转变成服务，提供了RESTful API接口，之后内置了机器学习的能力，全面打通了从原始数据到机器学习算法部署的链路，加快机器学习算法快速落地。而Byzer不仅继承了MLsql的优点，还扩展了Byzer-python，向python的生态拥抱，拓展了Byzer-LLM向最近火爆的大模型拥抱。

Byzer官网号称是一门全新的语言，有自己的语法(简洁)、有自己的解释器、有自己的执行引擎，这门语言的底座基于Spark+Ray。

Byzer不仅是一门全新的语言，也可以看做是一个功能强大的框架，Byzer允许不同角色的研发人员在其生态体系中进行数据分析；进行机器学习、深度学习算法分布式训练、分布式部署等。总之，Byzer允许数据分析、产品研发、算法开发等人员共同使用它简化自己的工作，提升工作效率，更重要的是它可以在数据层面充分协调不同的部门，加快产品从研发到落地的效率。Byzer的功能很多，但本质上还是用一个统一的平台，管理统一的数据，使用统一的语法在上面各自进行业务开发，并将自己开发的产品API暴露。从而缩短产品从研发到部署的时间。

Byzer是一门全新的语言，不过它是一门面向大数据、AI、云原生的分布式语言，它内置了许多插件，可以帮助软件行业工程人员更好地在数据分析、机器学习、AI等领域落地实际的应用项目。这门语言诞生的初衷是从编程语言层面上进行革新，从根本上提高数据平台落地和 AI 工程化的效率，在统一的平台上实现过去要使用多语言、多平台、多组件才能实现的事情。

图2 byzer架构

二、Byzer特性

2.1 语法特性

一切用类似于sql的语句进行数据操作、数据处理、模型训练、模型部署成应用，并且所有的数据都以数据表的形式存储。

图 3 byzer-notebook界面

上图中在指定目录中加载自定义的图片数据集，保存的数据湖中，再次从数据湖中加载数据可以看到输出的是表结构，也就是说Byzer以表的形式管理任何数据。但这是表面上让人感觉数据似乎变成了表，但实际上byzer用hdfs管理文件，所有数据湖中的数据全部都以切片的形式保存到了Byzer主目录的data文件夹中。

2.2 数据的管理特性

在byzer，数据湖中的数据保存到了byzer的安装路径下，但是用户数据是按照租户隔离的，在notebook中的直观体现就是deleta数据湖中的数据大家都可以看见，都可以使用、修改。但是FileSystem中的数据是用户私有的，不同的用户登录进notebook中只能看到自己的数据而能不能查看其他人的数据，

实际上notebook中FileSystem中的数据存储在notebook安装路径中，所以这样看来notebook不仅是byzer官方推荐的代码编辑器，似乎还是一个数据管理平台。因为notebook做到了将数据按照租户隔离。

2.3 支持自定义函数拓展Byzer语法

目前，byzer中仅仅支持是十几个原生语法比如load,select等，其他的直接照搬spark sql语句拓展自己的语法功能，但是sql语句本来就功能有限，比如实现分支语句、循环语句等都是需要拓展的，byzer支持用户使用java、scala语言对其语法进行拓展。

三、Byzer有哪些功能？

Byzer除了Byzer-Lang核心语法之外，还有许多拓展，比如Byzer-LLM、Byzer-Python、Byzer-Notebook等。下面以这三个拓展为例，看一看Byzer有哪些特性。

3.1 Byzer-Lang语言特性

Byzer官方对Byzer-Lang的解释是：Byzer 是一门结合了声明式编程和命令式编程的混合编程语言，其低代码且类 SQL 的编程逻辑配合内置算法及插件的加持，能帮助数据工作者们高效打通数据链路，完成数据的清洗转换，并快速地进行机器学习相关的训练及预测。

Byzer 希望能够提供一套语言、一个引擎，就能覆盖整个数据链路，同时可以提供各种算法、模型训练等开箱即用的能力。

但是我在简单体验了Byzer之后，特别引起我关注的还是以下两大功能：

3.1.1强大的数据处理能力

Byzer-Lang号称Everything is a table，在 Byzer-Lang 中所有的文件都可以被抽象成表的概念。多样的数据源例如：数据库，数据仓库，数据湖甚至是 Rest API 都可以被 Byzer-lang 抽象成二维表的方式读入并进行后续的分析处理。Byzer官网号称，Byzer-lang几乎可以加载市面上主流的数据源和数据格式:

(1)数据源:JDBC协议的数据库，多种云上对象存储，HDFS等

(2)数据格式:例如text，image，csv, json， xml等文件格式

3.1.2内置机器学习算法

Byzer 提供了一些内置的、开箱即用的机器学习算法，其中包括：自动机器学习(AutoML)、K 均值聚类算法(KMeans)、朴素贝叶斯法(NaiveBayes)、交替最小二乘法(ALS)、随机森林(RandomForest)、线性回归(LinearRegression)、逻辑回归(LogisticRegression)、隐含狄利克雷分布(LDA)等。Byzer不仅内置了这些机器学习算法，而且还内置了诸如特征平滑、归一化等特征工程算子。在Byzer上面不需要书写机器学习的数据处理、模型训练等代码，不需要像python中导入第三方包，只需要一行简单的声明即可使用。数据处理部分仅需load、run几个命令即可完成，模型训练也仅需train命令，算法部署上线只需一个插件并结合一个register命令即可以可api访问的形式部署。

3.2 Byzer-Lang支持权限控制

Byzer-Lang可以通过插件的方式控制权限，在Byzer-notebook中体现为FileSystem中展现的数据是按租户隔离的，而DetltaLake的库表则是所有用户都可以看到和使用的。具体来说，以不同的账号登录进Byzer-notebook，看到的FileSystem中的数据是不同的，因为FileSystem中的数据是属于用户私有的，而看到的DetltaLake是相同的。这一点不同于python的jupyter。

Byzer-Lang还支持从编码层面支持自定义用户权限，只需要将自定义的权限控制类实现streaming.dsl.auth.TableAuth类，然后打包放在byzer-lang下的lib文件夹中即可。

3.3 Byzer-LLM拓展

Byzer-LLM是Byzer语言的一个拓展，Byzer官方对Byzer-LLM的定义是：Byzer-LLM 让用户可以端到端的完成业务数据获取，处理，finetune大模型，多场景部署大模型等全流程。该扩展的目标也是为了让企业更好的将业务数据注入到私有大模型（开源或者商业），并且可对外提供多场景部署形态，诸如 ETL, 流式计算，API 服务等。Byzer-LLM 目前支持两类大模型：(1)私有大模型。用户需要自己下载模型权重，在启动模型时指定路径。(2)SaaS大模型。用户需要提供token。

3.4 Byzer-Python拓展

Byzer通过 Byzer-python 扩展（内置）来支持Python语言。因此，只需要在notebook中声明python环境的地址既可以在notebook中书写python代码。通过 Byzer-python，用户不仅仅可以进行使用 Python 进行 ETL 处理，比如可以将一个 Byzer 表转化成一个分布式DataFrame on Dask 来操作，它还支持各种机器学习框架，比Tensorflow，Sklearn，PyTorch。

四、认识Byzer-LLM

Byzer-LLM是Byzer的一个拓展，这个拓展最早出现于byzer 2.36版本，也就是去年12月份出现的，这个拓展就是为了让byzer拥抱现在火热的大模型。Byzer官方对Byzer-llm的定义是：让用户可以端到端的完成业务数据获取，处理，finetune大模型，多场景部署大模型等全流程。该扩展的目标也是为了让企业更好的将业务数据注入到私有大模型（开源或者商业）。

图4 byzer-llm模型能力

4.1 Byzer-llm拓展的安装

Byzer-llm是基于byzer-lang，因此需要首先安装好byzer-lang，其次需要安装Ray。Ray 是一个专门执行人工智能框架的分布式执行引擎，让开发者仅需添加数行代码就能轻松转为适合于计算机集群运行的（或单个多核心计算机的）高性能分布式应用而不需要用户关心那些调度、数据传输和硬件错误等问题。Ray 与 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet 等深度学习框架互相兼容。怎么安装ray呢？很简单，只需要在conda环境下执行pip install就行了，不过需要注意的是，byzerllm目前仅支持ray=2.5版本的。安装好Ray之后，可以在命令行启动 ray start --head 之后会在本地8275端口进入ray集群的控制面板，在面板上可以看到集群的信息，包含节点存活状态、日志、内存CPU占用情况等。之后需要下载byzer-llm.jar包放到byzer安装目录的plugin目录下。特别需要注意的是需要在安装有ray的conda环境中运行byzer-llm，后续需要其他pip 包，也要安装在这个conda环境中。

4.2 Byzer-llm能够干什么？

4.2.1 帮助企业构建一个统一的数据中台

数据中台是数据分析师，算法工程师，研发人员，产品部门，运营甚至老板日常工作的集中式的控制台，数据中台不干涉其他部门 API 定义的情况下，提供全司视角的（也包括外部 API）的 API 服务视图。随着大数据、人工智能、云计算等技术的迅速发展，云基础设施、基础软件、算法模型等都逐渐完善和成熟，业界对数据平台的效率诉求是越来越高，低效的跨平台数据运转逐渐成为工程师落地数据平台和完成 AI 工程化的痛点。但是，无论是从更换基础设施入手，还是换上更易用的框架，又或是招聘更优秀的研发人才，都无法做到大幅度的效率提升。Byzer官方相信只有在编程语言层面进行革新，才能从根本上提高数据平台落地和 AI 工程化的效率。Byzer 作为一门低代码的开源编程语言，可以在语言层面将数据处理链路、AI 工程中的复杂操作以及权限管控进行抽象，同时降低编程语言的学习成本和上手成本，从而帮助企业真正将效率提升上来。

4.2.2 基于开源大模型或者大模型的SaaS服务搭建自己的大模型

Byzer也可以助力深度学习领域，让每家公司都可以将自己的业务数据注入进商业或者开源大模型，完成私有化大模型应用。

比如，现在要基于开源模型微调出一个属于自己的图片分类模型，首先可以将自己的数据集上传到数据湖中，数据湖支持将数据分布式存储。由于数据湖中的数据是公共的，因此这份数据集可以统一管理起来，比如公司有自己的数据采集标注人员、有模型开发人员，这两类人员可以通过数据湖的数据管理功能而使数据能够及时、准确地在不同工作人员之间流通。

不仅是数据管理，Byzer还支持仅需简单配置即可实现多机多卡模型训练，能够帮助工程师充分调动训练大模型所需的算力。模型训练完毕之后，还支持一键部署，极大加快一款产品的开发流程。因为使用Byzer,可以使用它自有的语法（类SQL语言）连接任何业务库，获取数据,加工数据,并且注入到大模型内进行fintune,然后一键部署成函数封装成API供其他人调用。并且Byzer 也对有很好的Python支持，完全可以在Byzer平台上使用Python语言进行算法开发，但是也可以使用Byzer的语法在只懂SQL的基础上完成上述工作。比如模型和数据都可以统一保存成表，方便管理，避免到处手动拷贝数据，模型等等。

它还支持从单机到分布式部署，支持GPU调度，可以根据用户需求随时进行算力和存储的扩展。