Aqueduct 是一个框架，可跨多个云基础设施协调机器学习（ML）和大型语言模型（LLM）工作负载。它允许开发人员使用熟悉的 Python 代码管理 ML 管道，同时与 Kubernetes、Spark 和 AWS Lambda 等平台无缝集成，从而简化了部署流程。Aqueduct 提供了一个统一的平台来实时监控模型的性能和执行情况。
特点
- 用于定义和部署 ML 任务的 Python-native API
- 与 Kubernetes、AWS Lambda 和 Spark 等云基础设施无缝集成
- 集中可视性，监控代码执行、数据和模型性能
- 支持多云设置，无需彻底改造现有工具
- 对已部署的模型进行实时监控和故障排除
使用案例
- 在多个云平台上部署机器学习模型
- 协调复杂的 ML 工作流程，同时高效管理数据和资源
- 为医疗保健、金融和电子商务等行业扩展机器学习应用
- 利用内置分析功能监控和优化模型性能
- 创建与现有 ML 基础设施集成的可重现工作流程
摘要
Aqueduct 采用 Python 原生界面简化了 ML 工作流协调，可轻松与云基础设施集成，并提供强大的监控功能。这使它成为团队在不同环境中简化 ML 操作的必备工具。
