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ML Model Inference

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  1. TOOL · CL_255125 ·

    MLOps：分离机器学习模型以实现可扩展推理

    本文讨论了将机器学习模型与周围基础设施分离对于大规模高效机器学习模型推理的重要性。文章强调，模型本身只是更大推理管道的一个组成部分，而周围的架构在管理请求和协调操作方面起着至关重要的作用。通过解耦这些元素，组织可以为其机器学习部署实现更好的可扩展性和性能。