1、分布式机器学习：Python 加速模型训练与服务

分布式机器学习：Python 加速模型训练与服务

1. 引言

在机器学习领域，降低时间成本能缩短模型训练的等待时间，并加快模型更新周期。分布式机器学习可让从业者将模型训练和推理时间大幅缩短。借助 Python 开发知识，能快速实现分布式机器学习，包括多节点机器学习系统。

2. 作者与评审者介绍

• 作者 ：Guanhua Wang 是加州大学伯克利分校 RISELab 的计算机科学博士研究生，主要研究机器学习系统领域，包括快速集体通信、高效并行模型训练和实时模型服务等。他的研究受到学术界和工业界的广泛关注，曾受邀在顶尖大学和科技公司演讲。他拥有香港科技大学硕士学位和中国东南大学学士学位，还在无线网络领域有研究，喜欢踢足球并在加州湾区参加过多次半程马拉松。
• 评审者 ：
  • Jamshaid Sohail 热衷于数据科学、机器学习、计算机视觉和自然语言处理，有超过 2 年行业经验。曾在硅谷初创公司 FunnelBeam 担任数据科学家，目前在 Systems Limited 工作。完成了 66 门以上在线课程，为 Packt Publishing 撰写过书籍，还评审过多本图书和课程，正在开发数据科学综合课程并为多家出版商写书。
  • Hitesh Hinduja 是 Ola Electric 的 AI 高级经理，领导 20 多人的团队从事 ML、统计、CV、NLP 和强化学习等领域的工作。在印度和美国申请了 14 项以上专利，有众多研究出版物。曾在印度顶尖商学院担任研究职位，积极参与培训和指导工作，受邀在全球多家公司和协会