在 Azure 上扩展 LightGBM：应对 SynapseML 限制和分布式替代方案

这篇文章突出了在 Azure 上扩展机器学习管道的一个常见挑战：SynapseML 的单节点 LightGBM 实现的局限性。它提出了关于替代分布式训练方法及其在 Azure 生态系统中的权衡的重要问题。该讨论对于面临类似扩展瓶颈的从业者很有价值。

• •SynapseML 的 LightGBM 实现目前将训练限制为单个节点。
• •Azure 上的替代分布式训练选项包括原生 LightGBM（MPI/套接字）和 Azure 机器学习中的自定义训练作业。
• •在为分布式 LightGBM 选择 Databricks、Azure 机器学习和 AKS 时，运营开销是一个关键考虑因素。