在 Azure 上扩展 LightGBM：应对 SynapseML 限制和分布式替代方案
发布:2026年1月5日 10:59
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•r/datascience
分析
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。
关键要点
引用
“虽然 Spark 集群可以扩展，但 LightGBM 本身仍然是单节点，这似乎是目前 SynapseML 的一个限制（似乎存在一个关于多节点支持的未解决问题）。”