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Storm可以與機器學習框架集成，實現實時數據處理和模型訓練的目的。通常的集成方式有以下幾種：
使用Storm作為數據處理引擎，將數據流發送到機器學習框架進行模型訓練。在Storm中，可以通過數據源Spout將實時數據流發送到機器學習框架，比如Spark MLlib、TensorFlow等，進行模型訓練。訓練完成后，將模型保存到數據庫或文件中，再由Storm加載使用。
使用Storm作為機器學習模型的部署引擎。將機器學習模型打包成Storm的Bolt組件，部署到Storm集群中。這樣可以實現在實時數據流中直接使用訓練好的模型進行預測和處理。
使用Storm和機器學習框架的API進行集成。有些機器學習框架提供了與Storm集成的API，可以直接在Storm拓撲中調用機器學習框架的功能，實現實時數據處理和模型訓練的一體化。
總的來說，通過以上幾種方式，可以實現Storm與機器學習框架的集成，從而實現實時數據處理和模型訓練的需求。
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