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【Python】机器学习基础架构方面，Go是比python更好的选择？( 二 )


此外 ， 在Goroutines中使用计时器和代码来运行Cortex的自动缩放器 。 笔者已经撰写了一份完整的报告 ， 关于如何在Cortex中实现副本级自动缩放 ， 更简略的版本是Cortex计算排队和进行中的请求数 ， 计算每个副本应处理的并发请求数 ， 并适当地扩展 。
为此 ， Cortex的监视功能需要以一致的间隔执行 。 Go的调度程序可确保其按预期进行监视 ， 而Goroutines允许每个监视功能并行独立地执行每个API 。
在Python中实现所有这些功能可以使用asyncio之类的工具 。 但是 ， Go让事情变得简单 ， 这对我们来说非常有益 。

【Python】机器学习基础架构方面，Go是比python更好的选择？
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4. Go有助于建立可靠的基础架构
最后一点 ， Go可以帮助实现Cortex最重要的功能：可靠性 。
可靠性在所有软件中都非常重要 ， 但是对于推理基础架构来说绝对至关重要 。 Cortex中的漏洞可能会严重影响推理程序 。

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图源：unsplash
虽然我们对每个发行版都进行了全面的测试 ， 但是Go的静态类型和编译步骤可以初步防止漏洞 。 如果存在严重的漏洞 ， 则很有可能在编译期间被捕获 。 对于一个小团队来说非常有帮助 。
Go对于漏洞零容忍的特性可能使它比Python更难入门 ， 但是这些内部防护栏是第一道防线 ， 它们有助于避免愚蠢的错误 。

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使用Python编写脚本 ， 使用Go进行基础架构
Python对我们来说仍然是很重要的 ， 它在Cortex中占有一席之地 ， 尤其是在模型推断方面 。
Cortex支持将Python用于模型服务脚本 。 我们编写的Python将模型加载到内存中 ， 进行推理前/后处理 ， 并处理请求 。 但是 ， 即使是Python代码也被打包到了Docker容器中 ， 这些容器由Go编写的代码进行编排 。

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Python仍然是数据科学和机器学习工程中最受欢迎的语言 。 但在机器学习基础架构方面 ， Go是更好的选择 。 事实上 ， 除了Python之外 ， 还有更多工具可以生产机器学习系统 ， 等待我们去发现和尝试 。

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