加速 ML 模型准备：行业专家 Abhijeet Rajwade 的见解

对于机器学习 (ML) 来说，速度就是一切。您准备数据、训练模型并将其部署到生产中的速度越快，您就能越快地获得洞察力并为您的业务创造价值。要实现这一速度，您的公司需要的不仅仅是原始的计算能力。您需要采取战略性方法来开发数据管道、云集成和规划基础设施。您的目标是加快 ML 模型的准备工作，而听取行业领导者的建议绝对不会错。

阿比吉特·拉杰瓦德是 Google 的高级客户工程师，负责为美国企业客户开发云、数据和数字工作场所解决方案。多年来，他还为 AI 基础设施和云技术的开发做出了贡献。如果说业内有人知道如何做好这件事，那就是 Abhijeet。

简化数据管道开发对数据转换的重要性

任何机器学习工作的核心都是数据。但是，准备数据进行分析和模型训练可能是一个复杂且耗时的过程。这时，您可以使用 Google Dataflow 构建数据转换管道，以帮助为企业 AI 工作负载做好数据准备。Abhijeet 非常重视简化数据流开发以提高数据工程师生产力的重要性。他是负责开发适用于 Dataflow 的 Cloud Code 插件这减少了构建数据流流水线的学习曲线和启动时间。该产品提供了几个关键功能来增强开发人员的体验，主要是加快开发周期并更有效地减少错误。通过简化数据管道的创建和执行，组织可以加速提取、转换和准备数据以用于特征工程、模型训练等 ML 任务的过程。

无论是清理混乱的数据集、提取相关特征还是从多个来源聚合信息，简化的数据流开发工具都能让数据科学家和数据工程师专注于他们最擅长的领域：分析数据和构建模型。

战略云容量规划：优化机器学习工作负载的资源

与精简的开发流程相结合， 战略云容量规划在加快 ML 模型准备就绪方面发挥着关键作用。“云容量管理是有效 IT 战略的关键部分，”Abhijeet 表示。“云容量规划不仅可以确保工作负载具有所需的资源，还可以减少由于工作负载配置过多而产生的云费用。”通过评估容量需求、查看历史使用模式以及根据业务需求制定容量规划策略，组织可以优化 ML 工作负载的资源分配。这种方法不仅可以提高性能，还可以通过确保最佳资源利用率来降低成本。

利用集成解决方案加速 ML 模型准备

数据流开发简化、云代码插件集成和战略云容量规划的融合为加快 ML 模型准备提供了全面的解决方案。随着组织采用这些集成解决方案，他们可以更高效、更灵活地应对 ML 模型开发的复杂性。借助旨在简化开发流程和优化资源利用率的工具和策略，从概念到部署的旅程将变得无缝且快速。

行业正在发生变化——你也可以随之改变

“重塑自我是韧性的燃料，”Abhijeet 说道。“但重塑自我的能力可以确保你不会陷入困境。你可以适应、学习新技能，变得更强大、适应性更强。”

您的公司是否已为 AI 革命做好准备？许多企业正处于转型的边缘，但如果没有正确的数据和基础设施战略，它们就有可能被淘汰。这正是 Abhijeet Rajwade 可以提供帮助的地方。作为设计解决方案以转换数据并利用云基础设施处理 AI 工作负载的经验丰富的专家，他已准备好设计解决方案以转换数据并充分利用云基础设施。未来已来，所以是时候确保您的计划已做好准备了。