Databricks
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Databricks高QPS模型服务最佳实践
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原文英文，约500词，阅读约需2分钟。
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内容提要
客户期望在每次互动中获得即时响应，尤其在高请求量下，Databricks模型服务提供可扩展基础设施，支持高QPS实时工作负载，优化延迟和吞吐量，简化操作复杂性，提升部署速度。
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关键要点
- 客户期望在每次互动中获得即时响应，尤其在高请求量下。
- Databricks模型服务提供可扩展基础设施，支持高QPS实时工作负载。
- 在高流量下，交付快速、稳定和可预测的体验依赖于模型服务系统。
- 随着请求量增加，延迟不一致，基础设施成本上升，系统需要不断调优。
- Databricks模型服务简化操作复杂性，提升部署速度。
- Databricks模型服务提供完全托管的可扩展服务基础设施，支持高QPS流量。
- 实时自适应引擎能够自我优化，提升吞吐量和资源利用率。
- 完全水平可扩展架构，推理服务器、认证层、代理和速率限制器独立扩展。
- 快速弹性扩展，推理服务器能够根据流量波动自动调整。
- Databricks特征服务与模型服务无缝集成，支持特征和模型的联合部署。
- 客户可以在统一的堆栈中集中管理特征、训练、MLOps和实时监控，降低操作复杂性。
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