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构建可扩展的机器学习工作流
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原文英文，约700词，阅读约需3分钟。
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内容提要
Tork是一个开源的分布式工作流引擎，适用于多种工作负载。作者将其应用于机器学习任务，特别是情感分析，通过Docker容器执行推理任务，并构建了相应的模型和脚本。实验成功后，计划将Docker镜像推送到注册中心，以便在生产集群中使用。
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关键要点
- Tork是一个开源的分布式工作流引擎，适用于多种工作负载。
- 作者将Tork应用于机器学习任务，特别是情感分析。
- 使用Docker容器执行推理任务，并构建相应的模型和脚本。
- 机器学习工作负载通常包括数据预处理、特征提取、模型训练和推理等不同阶段。
- 这些阶段需要不同类型的计算资源，并且可以通过并行化来提高效率。
- 在运行机器学习工作流时，系统的韧性是关键要求。
- 实验中执行了一个简单的情感分析推理任务。
- 构建了包含模型和推理脚本的Docker镜像。
- 创建了Tork作业以运行推理，并提交作业以异步执行。
- 成功获取作业结果，并可以通过更改输入文本进行不同结果的测试。
- 计划将Docker镜像推送到注册中心，以便在生产集群中使用。
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