谷歌宣布云AI平台管道Beta版发布
谷歌云平台(GCP)最近宣布了云人工智能平台管道的测试版,这是一款用于自动化和管理机器学习(ML)工作流的新产品,它利用了开源技术TensorFlow Ext。
在最近的一篇博客文章中,产品经理Anusha Ramesh和开发者倡导者Amy Unruh概述了该产品及其功能。云AI平台Pipelines解决了端到端ML工作流的管理问题,涵盖了从摄取原始数据到模型训练和评估,再到在生产中提供模型推理的全生命周期。新产品包括用于构建工作流、跟踪工作流工件和沿袭的工具,以及与其他GCP服务(如BigQuery和数据流)集成的“企业就绪”工作流执行基础架构。据Ramesh和Unruh说:
云AI平台Pipelines提供了一种部署健壮且可重复的机器学习管道、监控、审计、版本跟踪和可再现性的方法,并为ML工作流提供了一个企业级、易于安装且安全的执行环境。
云人工智能平台管道是TensorFlow Extended(TFX)和Kubeflow Pipelines(KFP)的托管实现,它们运行在谷歌Kubernetes Engine(GKE)集群上。TFX是一个抽象层,核心概念是管道,一系列数据转换步骤(管道组件)必须协调或配合;组件之间传输的数据称为工件。KFP是协调者,在GKE集群的Pod上执行管道中的每个组件。TFX还为ML元数据定义了一个数据存储(MLMD),它允许跟踪管道的历史和版本以及管道产生的工件。云AI平台管道支持两个SDK,即TFX高级SDK和kfp低级SDK。然而,谷歌计划将两者合并成一个TFX软件开发工具包。
TFX最初是在谷歌2017年在KDD发表的一篇论文中描述的,该论文记录了谷歌努力构建端到端ML平台的成果,该平台包括ML过程的所有阶段,包括数据分析和转换、模型训练和评估以及推理产生。最初的执行基础设施是Apache Beam,它基于谷歌的Flume,现在为谷歌云数据流提供动力。TFX仍然使用Beam来定义数据并行操作,但现在它也支持Kubeflow和Apache Airflow作为编排引擎。气流是另一款GCP产品Cloud Composer背后的技术。
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