12、模型训练基础设施：构建高效机器学习模型的关键

模型训练基础设施：构建高效机器学习模型的关键

1. 可扩展性与模型训练基础设施概述

复杂的机器学习用例常利用深度学习技术从大量数据中学习，这就需要以分布式方式训练模型并借助强大的硬件。模型训练基础设施的可扩展性能够实现更快的训练和实验，进而有助于发现提升业务成果的新方法。

一个有效的模型训练基础设施应提供一套连贯的工具包，满足模型训练阶段不同步骤的需求，并适应机器学习工作负载的可扩展性要求。对于处于机器学习应用初期的公司，其模型训练基础设施可能无需像那些长期大规模应用机器学习的公司那样复杂。

从工程角度看，模型训练基础设施包含以下组件：
- 模型开发环境：为数据科学家提供易于使用和交互的环境，以便快速开发机器学习模型。
- 实验跟踪：在数据科学家进行各种模型开发实验时，帮助记录和管理各种元数据，方便可视化实验结果并进行比较，从而更好地理解模型性能。
- 模型训练：提供管理模型训练管道的工具，促进可重复性，并提供计算资源以临时或按计划训练机器学习模型。
- 模型存储：作为集中式存储库，管理模型元数据、工件和模型生命周期。

以下是模型训练基础设施的高级架构组件及交互图：

graph LR
    A[特征存储] --> B[模型训练基础设施]
    B --> C[训练好的模型]
    B{模型训练基础设施}:::process
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px
    subgraph B
        style B fil