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图片来源：微软研究院
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构建大规模机器学习解决方案简直是一场噩梦。即使你拥有完美的架构，高度可扩展的机器学习管道通常需要结合许多基础设施平台和框架，这些平台和框架并非完全为无缝集成而设计。协调不同的机器学习工具的过程对即便是最有经验的机器学习开发人员来说也具有挑战性。微软研究院刚刚开源了一个旨在解决这一挑战的新框架。
SynapseML 是 MMLSpark 的新版本，一个从头开始设计的开源库，旨在实现大规模可扩展的机器学习管道。在功能上，SynapseML 扩展了 Apache Spark 的能力，以更好地支持大规模机器学习解决方案的需求。该平台使用分布式编程模型将给定的机器学习工作负载分布到数千台机器上，同时确保 GPU 和 CPU 的充分利用。更重要的是，SynapseML 通过一个单一的 API 实现了这一点，该 API 可以依赖像 LightGBM 或 XGBoost 这样的框架。
图片来源：微软研究院
SynapseML API 提供了一个数据、平台和语言无关的模型来与机器学习框架进行交互。这使得机器学习工程师能够快速协调不同的机器学习工具和框架，而不会牺牲开发者体验。API 的另一个重要方面是，它抽象了底层文件和数据库的交互。
为了给 SynapseML 的发布增添一些分发的亮点，微软将该框架添加到了 Azure Synapse Analytics 平台中。这确保了该平台作为原生 Azure 服务提供，并具有相应的企业支持。SynapseML 是防止机器学习工具和框架市场日益分裂的最有趣的努力之一。跟踪该平台如何被机器学习社区接受和采用将会很有趣。
个人简介：Jesus Rodriguez 目前是 Intotheblock 的首席技术官。他是一位技术专家、执行投资者和创业顾问。Jesus 创办了 Tellago，这是一家屡获殊荣的软件开发公司，专注于通过利用新的企业软件趋势帮助公司成为优秀的软件组织。
原文。经授权转载。
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