微軟開源多語言分散式機器學習函式庫SynapseML

微軟發布分散式機器學習開源函式庫該函式庫的特色在於能夠大規模創建機器學習工作管線SynapseML標準化各種機器學習框架支援以不同的機器學習生態系元件組成全新類別的機器學習系統。SynapseML讓開發人員不需要擔心分散式機器學習工作管線的實作細節在不需要更改程式碼的情況就能簡單地部署至各種資料庫、叢集和程式語言中。

微軟提到要建構用於生產的分散式機器學習工作管線通常很困難即便對有經驗的開發人員也不例外。組合不同生態系統的工具通常需要大量的膠水程式碼來黏著不同的元件更麻煩的是許多框架在設計的時候並沒有考量千臺機器的彈性叢集使用案例。

SynapseML的功能便是能夠將現有的機器學習框架和新的演算法統一到一個可以跨Python、R、Scala和Java的可擴展APISynapseML可以用來建構各種可擴展的智慧系統中包括異常檢測、微服務調度或是模型可解釋性等。

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透過統一的API能夠大幅簡化分散式機器學習的開發微軟表示要開發可容錯的分散式程序很複雜而且是一個容易出錯的過程像是要進行深度網路的分散式評估除了需要考量部署多GB級模型到數百臺機器而不癱瘓網路之外資料讀取器還必須確保所有資料都在處理佇列中並且保持GPU滿載另外還必須要處理當電腦加入或是離開叢集時工作負載的重新平衡。

目前有部分框架像是Horovod能夠提供類似的管理功能但是當開發團隊想要使用不同的機器學習框架諸如LightGBM、XGBoost或SparkML進行比較就需要建構新的環境和叢集而且因為這些訓練系統的目的都不是在提供服務或是部署模型因此還需要獨立的推理和串流架構。

SynapseML則能夠以單一API來一統不同的機器學習框架該API具有可擴展性且獨立於資料和各種語言也能以不同的範式包括批次、串流和提供應用程式的方式來運作開發人員可以專注在資料和任務上而不需要耗費心力在不同機器學習生態系統與資料庫的實作細節中。

當開發人員需要建立多框架的使用案例時SynapseML便能用來組合不同機器學習框架並且在單節點、多節點和可彈性調整大小的電腦叢集上訓練和評估模型。SynapseML的API除了可用於不同的程式語言之外該API還對各種資料庫、檔案系統和雲端資料儲存進行抽象無論資料儲存於何處開發者都能簡單地進行實驗。

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