您的整个 ML 管道都可以从计算下推中受益
Posted: Sat Mar 01, 2025 9:34 am
数据工程师长期以来一直在使用分布式计算。他们利用早期的 Hadoop 和 Spark 集群应对大数据挑战。如今，有更多专门为分布式处理量身定制的工具。Spark 和 PySpark 仍然是许多工作负载的基础。Kubernetes 已成为编排容器化应用程序的关键参与者。这些技术更加灵活。它们让数据工程师能够根据特定的数据处理需求选择最佳工具。这些可以包括大规模 ETL 管道或实时流式传输应用程序。
对于数据科学家来说，前景同样令人兴奋。他们现 阿富汗 WhatsApp 号码列表 在可以利用经济高效的 GPU 资源。他们可以利用各种并行化技术来加速基于云的模型训练。这些功能使他们能够训练更大的模型。他们还能够设计复杂的分布式特征工程工作流程。总而言之，他们现在可以以前所未有的规模处理和分析数据。向基于云的并行计算的转变使实验速度更快。这导致了更复杂的模型开发。反过来，数据科学家现在可以专注于最大化模型性能。同时不受基础设施限制的影响。
推理过程中，速度也至关重要。低延迟预测确实可以在实时应用中带来竞争优势。分布式系统支持快速响应的模型。它们为推荐引擎、欺诈检测系统和动态定价应用程序提供支持。在大型语言模型 (LLM) 时代，Dataiku 支持在 GPU Kubernetes 集群上运行自定义 Hugging Face 模型。这使公司能够在其基础架构中部署强大的自然语言应用程序。这个现代生态系统为数据专业人员提供了一套可扩展的高性能模型开发和部署工具。这使得高级分析在任何规模上都可以访问和操作。
计算下推可以像您希望的那样在数据管道中普及。由于学习难度高，这通常成本很高。您需要为团队增加许多新技能。让我们看看 Dataiku 如何应对这一挑战。
抽象出复杂性以增强用户体验
Dataiku 使团队能够使用他们喜欢的工具和技术。他们不需要了解底层计算引擎的复杂性。作为全编码员、低编码员或 Dataiku 可视化工作流用户，您不需要了解计算下推的细节。它们完全对您抽象：
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