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本讲义出自Dan Crankshaw在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了Clipper——一个通用的低延迟预测服务系统，介于最终用户应用程序和各种机器学习框架之间的Clipper模块化的体系结构来简化对于模型的跨框架部署，此外，Clipper通过引入缓存、批处理和自适应模型选择技术，减少了预测延迟并且提高了吞吐量和预测精度以及系统的鲁棒性。
