假设您更新了模型，或者您收到了大量新记录。在这两个示例中，您可能需要 统一批量评分和在线 将模型应用于大型数据集。您需要一个模型服务器，该服务器能够以小批量高效地对大型数据集进行评分，并提供低延迟的在线评分（例如，Ray Serve 支持批量和在线评分）。
它是一种可扩展
随着机器学习被嵌入到越来越多的软件应用程序中，公司需要谨慎 WhatsApp 号码数据 选择模型服务器。虽然 Ray Serve 是一个相对较新的开源模型服务器，但它已经具备了我们在本文中列出的许多功能。 、简单且灵活的工具，用于部署、操作和监控机器学习模型。正 自行车商店正在建立在线预约 如我们在上一篇文章中提到的，我们相信 Ray 和 Ray Serve 将成为未来许多 ML 平台的基础。
混合云架构所需的六个要素作者
为了便于迁移到公共云
升级现有应用程序并保护私有数据，各公司都在寻求 得帮 邮寄线索 助并快 混合云架构。“混合云”一词的使用较为宽泛，有时仅指在云中拥有一些应用程序。真正的混合云架构是特定于应用程序的。这意味着应用程序的某些部分位于公共云中，而其他部分则托管在企业数据中心的防火墙后面。