AzureでのLightGBMのスケーリング：SynapseMLの制限と分散型代替案のナビゲート

この投稿は、Azureでの機械学習パイプラインのスケーリングにおける共通の課題、つまりSynapseMLのシングルノードLightGBM実装の制限を強調しています。Azureエコシステム内での代替分散トレーニングアプローチとそのトレードオフに関する重要な疑問を提起します。この議論は、同様のスケーリングボトルネックに直面している実務家にとって価値があります。

• •SynapseMLのLightGBM実装は現在、トレーニングをシングルノードに制限しています。
• •Azureでの代替分散トレーニングオプションには、ネイティブLightGBM（MPI /ソケット）およびAzure Machine Learningでのカスタムトレーニングジョブが含まれます。
• •運用上のオーバーヘッドは、分散LightGBMにDatabricks、Azure Machine Learning、およびAKSのいずれを選択するかを検討する際の重要な考慮事項です。