为什么在本地计算机上运行 ML 训练，然后在服务器上运行常规执行？

在本地计算机上运行 ML 训练以进行初步实验和调整，然后将结果转移到服务器上进行常规执行有以下原因：

1. 更强大的计算能力：服务器的计算能力和存储能力通常比本地计算机强大很多，可以在服务器上进行大规模的训练任务，同时并行处理多个数据处理和计算任务。
2. 资源共享性：云服务器可以将计算资源分享给多个用户，使得资源分配和使用更加灵活，节省成本。
3. 高可用性和弹性：云服务器可以实现灵活扩展和自动伸缩，可以根据训练任务的大小灵活调整所需的计算资源，提高系统利用率。
4. 数据传输与同步：本地计算机和服务器之间需要进行大量的数据传输和同步，将训练好的模型转移到服务器上可以实现高速、低延迟的数据传输和同步。
5. 安全性与隐私保护：通过部署在云端的服务器，可以保证训练数据的安全性和对模型的隐私保护。

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1. 腾讯云ML：提供深度学习模型训练和部署服务的 PaaS 平台。支持多种模型类型和语言框架，支持自动数据增强和超参数优化，提供了丰富的可视化工具，帮助开发者轻松地管理和调整模型训练过程。
2. 腾讯云存储：提供了多种数据存储服务，如对象存储、文件存储和 COS 等，可以满足不同场景的应用需求，提供高可靠、高可用、高安全的数据存储服务。
3. 腾讯云负载均衡：提供基于流量和应用的智能调度技术，可以将请求分配到多台云服务器中，保证系统的稳定性和高可用性，实现高并发下的请求处理能力。
4. 腾讯云数据库：支持多种数据库类型和管理方式，如关系型数据库、NoSQL 数据库和时序数据库等，提供了弹性扩展、高可用性和数据备份恢复等功能。

希望这些信息可以帮助您在云计算和IT互联网领域更好地学习和应用腾讯云的相关产品和服务。