機器學習雲服務與自建開源的框架的區別表現在哪幾個方面呢？
（1）首先是如何保證機器學習鏈路的連貫性，機器學習雲平台的底層框架可以看作為黑盒，裡面做了大量的數據以及模型應用的優化，比如為了方便演算法平台生成的模型部署為在線服務，雲服務平台可以自定義模型的表現形式。而開源框架想要實現整套的機器學習鏈路，可能需要採用多種開源服務，這些服務之間的關聯可能會有性能風險。但是基於開源架構自建，因為所有的底層服務都是自己實現，所以在功能延展性方面會有優勢。
（2）在成本方面，需要考慮雲服務價格以及自建集群運維的成本。自建集群的成本主要體現在集群硬體配置，擴容成本以及整個服務體系的軟硬體開發人員成本。我認為自建服務最大的挑戰可能是無法動態的伸縮計算資源來滿足業務需求，舉個例子，如果一家公司日均作業計算量需要50個節點，但是如果這家公司搞一個活動，可能突然需要80個節點的資源，那麼就要考慮為了一次活動而對集群擴容是否划算。然而雲服務通常是動態擴容的，就不會出現這樣的顧慮。
（3）服務穩定性方面，自建環境如何達到雲端服務的高可用性也是非常有挑戰的，從計算集群的任務分配、周期性計算任務調度穩定性、以及在線服務的QPS這些方面都非常考驗自建環境的性能。
其它的區別大家可以留言討論哈。
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