O Aqueduct é uma estrutura que permite a orquestração de cargas de trabalho de aprendizado de máquina (ML) e modelo de linguagem grande (LLM) em várias infraestruturas de nuvem. Ele simplifica o processo de implantação, permitindo que os desenvolvedores gerenciem pipelines de ML usando código Python familiar e se integrando perfeitamente a plataformas como Kubernetes, Spark e AWS Lambda. O Aqueduct oferece uma plataforma unificada para monitorar o desempenho e a execução de modelos em tempo real.
Recursos
- API nativa do Python para definição e implementação de tarefas de ML
- Integração perfeita com infraestruturas de nuvem, como Kubernetes, AWS Lambda e Spark
- Visibilidade centralizada para monitorar a execução do código, os dados e o desempenho do modelo
- Oferece suporte a configurações de várias nuvens sem a necessidade de reformular as ferramentas existentes
- Monitoramento e solução de problemas em tempo real para modelos implantados
Casos de uso
- Implementação de modelos de aprendizado de máquina em várias plataformas de nuvem
- Orquestrar fluxos de trabalho complexos de ML e gerenciar dados e recursos com eficiência
- Dimensionamento de aplicativos de aprendizado de máquina para setores como saúde, finanças e comércio eletrônico
- Monitoramento e otimização do desempenho do modelo usando análises incorporadas
- Criar fluxos de trabalho reproduzíveis que se integrem às infraestruturas de ML existentes
Resumo
O Aqueduct se destaca por simplificar a orquestração do fluxo de trabalho de ML com uma interface nativa do Python, integrando-se facilmente às infraestruturas de nuvem e fornecendo recursos robustos de monitoramento. Isso o torna uma ferramenta essencial para equipes que desejam otimizar suas operações de ML em diversos ambientes.
