无服务器计算的机器学习，出路在哪里？（二）
2.2、Cirrus: a Serverless Framework for End-to-end ML Workflows [5]这篇文章也是节 2.1 中所介绍的 Berkeley 研究小组的研究成果，是对节 2.1 中分析的 NIPS’18 中文章所涉及工作的扩展和延伸。在专门用于无服务器基础设施和 ML 工作流的无服务器 ML 框架原型的基础上，将其封装为一个实现端到端管理的分布式 ML....
无服务器计算的机器学习，出路在哪里？（一）
一、机器学习和无服务器学习1.1、机器学习（ML）在应用场景中遇到了什么问题？近年来，机器学习（Machine Learning，ML）在图像识别、文本和语音处理等领域中广泛应用，改变了人们工作、生活的方式，带来了巨大的便利性。但同时，ML 用户也面临着几个巨大的挑战，这些挑战极大地阻碍了 ML 的生产力和效率。首先，用户通常需要手动配置许多系统级参数，例如工作服务器 / 参数服务器的数量、内存....
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