Некоторые преимущества использования Apache Spark с фреймворками глубокого обучения:

• Ускорение процесса обучения. 3 Возможность распараллеливать обучение моделей в Apache Spark упрощает эффективное использование кластерных ресурсов. 3 Процесс обучения удаётся ускорить, не жертвуя при этом точностью. 3
• Эффективное глубокое обучение на небольших данных. 3 Можно использовать метод «перенос обучения», при котором берётся предварительно обученная модель, адаптируемая для других вариантов использования. 3 Это позволяет значительно снизить вычислительную нагрузку и избавиться от многочисленных специализированных вычислительных ресурсов, например, GPU. 3
• Возможность работы с большими объёмами данных. 5 Интеграция фреймворков глубокого обучения, таких как TensorFlow, с Apache Spark позволяет разработчикам обучать модели на огромных наборах данных, распределённых по кластерам. 5
• Снижение затрат на инфраструктуру. 2 Если Apache Spark уже используется для обработки больших данных, то эти вычислительные мощности можно повторно применять для глубокого обучения. 2
• Управление сбоями. 2 Apache Spark обладает надёжным механизмом, который помогает управлять сбоями в середине процессов. 2