Aqueduct est un framework qui permet l'orchestration des charges de travail d'apprentissage automatique (ML) et de grands modèles de langage (LLM) sur plusieurs infrastructures cloud. Il simplifie le processus de déploiement en permettant aux développeurs de gérer les pipelines ML à l'aide d'un code Python familier tout en s'intégrant de manière transparente avec des plateformes telles que Kubernetes, Spark et AWS Lambda. Aqueduct offre une plateforme unifiée pour surveiller la performance et l'exécution des modèles en temps réel.
Caractéristiques
- API native Python pour définir et déployer des tâches de ML
- Intégration transparente avec des infrastructures cloud comme Kubernetes, AWS Lambda et Spark.
- Visibilité centralisée pour le contrôle de l'exécution du code, des données et de la performance du modèle
- Prise en charge des configurations multi-cloud sans qu'il soit nécessaire de remanier les outils existants
- Surveillance et dépannage en temps réel des modèles déployés
Cas d'utilisation
- Déployer des modèles d'apprentissage automatique sur plusieurs plateformes en nuage
- Orchestrer des flux de travail complexes de ML tout en gérant efficacement les données et les ressources.
- Mise à l'échelle des applications d'apprentissage automatique pour des secteurs tels que la santé, la finance et le commerce électronique
- Suivi et optimisation de la performance du modèle à l'aide d'analyses intégrées
- Créer des flux de travail reproductibles qui s'intègrent aux infrastructures de ML existantes
Résumé
Aqueduct excelle en simplifiant l'orchestration des flux de travail de ML avec une interface native Python, en s'intégrant facilement aux infrastructures en nuage et en fournissant des fonctions de surveillance robustes. Cela en fait un outil essentiel pour les équipes qui souhaitent rationaliser leurs opérations de ML dans divers environnements.
