前言
在当今快速发展的人工智能领域,构建高效、可扩展的机器学习模型是至关重要的。随着云计算平台的普及和分布式计算框架的发展,企业智能应用开发者越来越多地将注意力集中在如何利用这些技术来提高机器学习模型的开发效率和性能。
现如今,云计算平台提供了很多端到端的功能和基础设施管理,以帮助企业在机器学习开发流程中实现合规性、风险控制以及成本监控等,使开发者更加关注模型研发以提升整体效率。比如AWS 的Sagemaker,Azure的Machine Learning Studio和GCP的AI Platform等,而Databircks 提供可以基于多云基础设施的统一Data & AI 工具平台。
而新兴的开源通用分布式计算框架Ray 也在不断演进,它在统一底层框架的基础上提供了丰富的AI库。我们可以轻松的使用该上层库在任何机器或者云平台上构建机器学习开发流程。
在本文中,我将介绍分布式计算框架Ray 在Databricks平台上进行机器学习模型开发的项目实践。