1.实现平台能力的贯通
- 当前特征、样本还是模型的读取都是通过hdfs实现的 ， 在平台上的告警、日志信息都未关联上 ， 后续可以进行平台能力贯通；
- 平台的数据和模型还有标准化的空间 ， 降低学习成本 ， 提升模型开发的效率 。
- 研究不同分布式训练框架对模型效果的影响 ， 适配不同的业务场景；
- 提供预置的参数 ， 实现算法、工程、平台的解耦 ， 降低用户的使用门槛 。
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