Doppel 如何用 Modal 消除机器学习基础设施负担

安全公司 Doppel 将大部分机器学习工作流迁移至 Modal，训练端用 map() 并行跑 K-fold 交叉验证等实验，推理端借镜像层缓存与模型权重持久卷把构建时间最多缩短 10 倍，复杂模型也能实现亚分钟级热构建。此前其 GCP 推理栈依赖 Cloud Run 单 GPU 实例，镜像构建常需 10–30 分钟，且面临冷启动与扩容延迟。