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随着互联网的不断发展，越来越多的人都在学习机器学习技术，下面我们就一起来了解一下，机器学习平台架构都包含哪些技术类型。
遗留系统集成
通常在组织中已经存在数据存储、资源调度和任务调度系统，架构设计需要拥抱这些遗留系统。对遗留系统良好的集成不仅可以提升用户体验，降低系统复杂程度，还可以缩短实现周期
数据和模型规模
数据量、模型的复杂程度和规模以及用户对模型训练周期的容忍度决定了技术选型和核心能力的设计方式
资源管理调度
依托于Kubernetes或者YARN设计资源队列，进行异构资源管理调度，确保资源的合理高效利用
Pipeline
一方面对数据接入、特征工程、训练及上线等环节通过Pipeline组织，驱动数据在不同计算组件中运转起来，合理利用内存共享，避免低效I/O，从而系统性降低数据处理周期
Serving系统
Serving是一个相对独立的子系统，需要考虑E2E预测延时，弹性伸缩能力，模型版本管理，监控，A/B分流等能力，一般Serving都是无状态的，适合用微服务的架构来实现
数据存储和表示
在数据源，特征工程及模型训练阶段数据可能以不同形式存储在不同的介质上;同时数据有Dense或者Sparse不同特点，以及数据可能存储在单机或者分布式多节点上。需要考虑数据存储格式，存储介质，分布式表示方式
并行化
并行化不仅仅存在于训练阶段，同样存在于数据访问，特征处理甚至在Serving阶段
计算加速
除了基于GPU的CUDA加速，我们同样可以在IntelCPU上用合适的计算库来实现加速
网络通信
尤其在训练复杂网络的情况下，通信可能是主要的性能瓶颈;合理的网络拓扑和连接方式，以及采用高效的通信协议会降低计算等待
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请在707945861群中学习了解。欢迎关注“达内在线”参与分销，赚更多好礼。
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2024-01-12
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