В чем преимущества использования Apache Spark с фреймворками глубокого обучения?

Некоторые преимущества использования Apache Spark с фреймворками глубокого обучения:

• Ускорение процесса обучения. habr.com Возможность распараллеливать обучение моделей в Apache Spark упрощает эффективное использование кластерных ресурсов. habr.com Процесс обучения удаётся ускорить, не жертвуя при этом точностью. habr.com
• Эффективное глубокое обучение на небольших данных. habr.com Можно использовать метод «перенос обучения», при котором берётся предварительно обученная модель, адаптируемая для других вариантов использования. habr.com Это позволяет значительно снизить вычислительную нагрузку и избавиться от многочисленных специализированных вычислительных ресурсов, например, GPU. habr.com
• Возможность работы с большими объёмами данных. reintech.io Интеграция фреймворков глубокого обучения, таких как TensorFlow, с Apache Spark позволяет разработчикам обучать модели на огромных наборах данных, распределённых по кластерам. reintech.io
• Снижение затрат на инфраструктуру. www.infoq.com Если Apache Spark уже используется для обработки больших данных, то эти вычислительные мощности можно повторно применять для глубокого обучения. www.infoq.com
• Управление сбоями. www.infoq.com Apache Spark обладает надёжным механизмом, который помогает управлять сбоями в середине процессов. www.infoq.com