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ALBERTSONS - 使用 DATABRICKS SERVERLESS 提供近乎实时的模型服务.pdf

上传人: 张** 编号:167472 2024-06-15 18页 1.15MB

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本文介绍了 Albertsons 公司在使用 Databricks Serverless Compute 和 Mlflow Serving 进行近实时销售预测的实践。公司需要对 124,000 个模型进行预测,使用的算法包括 Facebook Prophet、移动平均、时间融合变换器和 GPVAR。通过将 Mlflow Pyfunc 类与 Databricks Serverless Compute 结合,可以减少网络调用并提高模型推理速度。在优化模型内存消耗方面,删除了 Prophet 模型的 "history" 属性,并采用压缩技术来减小模型大小。此外,文章还介绍了如何通过 Databricks API 程序化地创建和管理 Mlflow Serving 端点,以及如何将端点用于并发推理请求。实验结果表明,使用 Serverless Compute 进行模型推理可以显著减少模型推理时间,提高系统的可扩展性和效率。
如何实现Near Real-Time 预测? 如何通过不同策略进行模拟预测? 如何优化模型部署和降低延迟?
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