如何提升Vertex AI中带可解释性的表格数据批量预测速度？

• 优化数据存储格式：将CSV等文本格式转换为Parquet或Avro列式存储格式，这类格式能大幅降低IO开销，更适配表格数据的批量处理，提升数据加载与解析效率。
• 调整解释计算参数：若使用集成类模型（如XGBoost、随机森林），可启用解释工具的近似计算模式替代精确计算；若使用平台内置解释功能，可检查是否支持采样策略，通过合理减少解释样本量平衡速度与精度。
• 提前完成数据预处理：预先完成特征编码、冗余特征移除、数据清洗等操作，避免预测阶段重复处理，减少单条数据的计算负载。
• 升级机器规格：更换为更高CPU或内存配置的机器类型（如n1-standard-8、n2-highmem系列），解释计算对资源需求较高，更高规格的单副本能显著提升处理速度。
• 拆分任务并行执行：将170万行数据均匀拆分为多个子数据集，分别提交批量预测任务，利用分布式处理能力同时运行多任务，最后合并结果。
• 简化模型复杂度：若模型结构过于复杂（如深层神经网络），可尝试精简模型结构（减少层数、压缩特征维度），在可接受的精度损失范围内降低解释计算的开销。
• 配置智能资源扩缩容：将max_replica_count设置为高于starting_replica_count的数值，允许平台根据任务负载自动扩容副本，提升资源利用率。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jasmine