Aqueduct ist ein Framework, das die Orchestrierung von maschinellem Lernen (ML) und großen Sprachmodellen (LLM) über mehrere Cloud-Infrastrukturen ermöglicht. Es vereinfacht den Bereitstellungsprozess, indem es Entwicklern ermöglicht, ML-Pipelines mit vertrautem Python-Code zu verwalten und gleichzeitig nahtlos mit Plattformen wie Kubernetes, Spark und AWS Lambda zu integrieren. Aqueduct bietet eine einheitliche Plattform zur Überwachung der Leistung und Ausführung von Modellen in Echtzeit.
Eigenschaften
- Python-native API zum Definieren und Bereitstellen von ML-Aufgaben
- Nahtlose Integration mit Cloud-Infrastrukturen wie Kubernetes, AWS Lambda und Spark
- Zentralisierte Sichtbarkeit für die Überwachung von Codeausführung, Daten und Modellleistung
- Unterstützt Multi-Cloud-Setups, ohne dass bestehende Tools überarbeitet werden müssen
- Echtzeitüberwachung und Fehlerbehebung für eingesetzte Modelle
Anwendungsfälle
- Einsatz von Modellen für maschinelles Lernen über mehrere Cloud-Plattformen
- Orchestrierung komplexer ML-Workflows bei effizienter Verwaltung von Daten und Ressourcen
- Skalierung von Anwendungen des maschinellen Lernens für Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen und E-Commerce
- Überwachung und Optimierung der Modellleistung mithilfe integrierter Analysefunktionen
- Schaffung reproduzierbarer Arbeitsabläufe, die sich in bestehende ML-Infrastrukturen integrieren lassen
Zusammenfassung
Aqueduct zeichnet sich dadurch aus, dass es die Orchestrierung von ML-Workflows mit einer Python-nativen Schnittstelle vereinfacht, sich leicht in Cloud-Infrastrukturen integrieren lässt und robuste Überwachungsfunktionen bietet. Dies macht es zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Teams, die ihre ML-Abläufe in verschiedenen Umgebungen rationalisieren möchten.
