Aqueductは、複数のクラウドインフラにまたがる機械学習（ML）と大規模言語モデル（LLM）ワークロードのオーケストレーションを可能にするフレームワークです。Kubernetes、Spark、AWS Lambdaなどのプラットフォームとシームレスに統合しながら、開発者が使い慣れたPythonコードを使用してMLパイプラインを管理できるようにすることで、デプロイプロセスを簡素化します。Aqueductは、モデルのパフォーマンスと実行をリアルタイムで監視する統一プラットフォームを提供します。
特徴
- MLタスクの定義とデプロイのためのPythonネイティブAPI
- Kubernetes、AWS Lambda、Sparkなどのクラウドインフラとのシームレスな統合
- コード実行、データ、モデルのパフォーマンスを監視するための一元化された可視性
- 既存のツールを見直すことなく、マルチクラウドのセットアップをサポート。
- 導入モデルのリアルタイムモニタリングとトラブルシューティング
使用例
- 機械学習モデルを複数のクラウドプラットフォームに展開する
- データとリソースを効率的に管理しながら、複雑なMLワークフローをオーケストレーションする
- ヘルスケア、金融、eコマースなどの業界向け機械学習アプリケーションの拡張
- 内蔵アナリティクスを使用したモデルパフォーマンスの監視と最適化
- 既存のMLインフラと統合する再現可能なワークフローの作成
概要
Aqueductは、PythonネイティブのインターフェースでMLワークフローのオーケストレーションを簡素化し、クラウドインフラと容易に統合し、堅牢な監視機能を提供することで優れています。このため、多様な環境でのML運用の効率化を目指すチームにとって不可欠なツールとなっている。
