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
公開:2026年1月5日 10:59
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•r/datascience
分析
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。
重要ポイント
参照
“Sparkクラスターはスケールできますが、LightGBM自体はシングルノードのままであり、これは現時点でのSynapseMLの制限のようです（マルチノードサポートに関する未解決の問題があるようです）。”