Aqueduct è un framework che consente l'orchestrazione di carichi di lavoro di machine learning (ML) e large language model (LLM) su più infrastrutture cloud. Semplifica il processo di distribuzione consentendo agli sviluppatori di gestire le pipeline di ML utilizzando il familiare codice Python e integrandosi perfettamente con piattaforme come Kubernetes, Spark e AWS Lambda. Aqueduct offre una piattaforma unificata per monitorare le prestazioni e l'esecuzione dei modelli in tempo reale.
Caratteristiche
- API Python-native per la definizione e la distribuzione di task di ML
- Integrazione perfetta con infrastrutture cloud come Kubernetes, AWS Lambda e Spark.
- Visibilità centralizzata per il monitoraggio dell'esecuzione del codice, dei dati e delle prestazioni del modello.
- Supporta le configurazioni multi-cloud senza la necessità di rivedere gli strumenti esistenti
- Monitoraggio e risoluzione dei problemi in tempo reale per i modelli distribuiti
Casi d'uso
- Distribuzione di modelli di apprendimento automatico su più piattaforme cloud
- Orchestrare complessi flussi di lavoro di ML gestendo in modo efficiente dati e risorse
- Scalare le applicazioni di apprendimento automatico per settori come la sanità, la finanza e l'e-commerce
- Monitoraggio e ottimizzazione delle prestazioni del modello mediante l'uso di analisi integrate.
- Creazione di flussi di lavoro riproducibili che si integrano con le infrastrutture di ML esistenti
Sintesi
Aqueduct eccelle semplificando l'orchestrazione dei flussi di lavoro ML con un'interfaccia nativa di Python, integrandosi facilmente con le infrastrutture cloud e fornendo solide funzioni di monitoraggio. Ciò lo rende uno strumento essenziale per i team che intendono ottimizzare le operazioni di ML in ambienti diversi.
