Single-Node vs. Multi-Node-ML

Historisch haben die Data Scientists bei Sierra Publishing ihre Machine-Learning-Modelle nur auf ihren Firmenlaptops trainiert. Dadurch sind sie mit Single-Node-ML-Frameworks vertraut und haben entsprechende Prozesse entwickelt, hatten aber Schwierigkeiten, ihre Modelle in Produktion zu bringen. Sie brauchen Unterstützung, um die Unterschiede zwischen Single- und Multi-Node-Machine-Learning-Prozessen zu verstehen.

Als Lead Data Scientist hast du dich intensiv mit Databricks beschäftigt und meinst, die Unterschiede zwischen diesen Ansätzen gut zu kennen.