Canonical發布自家最新的Kubernetes機器學習開發工作流程工具Charmed Kubeflow 1.4,資料科學家可運用這套軟體更快實作概念,實際部署到雲端,並安全地在機器學習專案上協作。同時,新版軟體在進階模型生命周期管理中添加多項功能,包括加入上游Kubeflow 1.4和MLFlow整合支援。

比起以前的版本,Kubeflow 1.4具有重大的可用性改進。例如,提供一致的訓練Operator,支援目前主流的機器學習框架,例如TensorFlow、MXNet、XGBoost和PyTorch,而這個特色能夠大幅簡化解決方案,並提高未來的可擴展性,也讓Kubernetes叢集消耗更少的資源。

Charmed Kubeflow現在也整合MLFlow,因此用戶可以使用MLFlow指標和模型註冊表,來達到真正的自動化模型生命周期管理。基本上,MLFlow本身是機器學習模型生命周期管理開源平臺,能用於實驗、再現和部署模型上,並提供集中式的模型登錄機制。

藉由使用MLFlow整合功能,資料科學家能夠建構模型漂移(Model Drift)自動偵測,並且觸發Kubeflow再訓練工作管線。對於因即時預測資料集和訓練資料集的變化,模型準確性開始下降,所產生的模型漂移,也能透過MLFlow整合功能,有效解決該問題。

在最新推出的Charmed Kubeflow 1.4,支援所有Kubeflow元件開箱即用的多用戶部署場景,包括Kubeflow筆記本、工作管線和實驗,能簡化Charmed Kubeflow的使用,也改善治理,進而減少影子IT環境的發生,還能避免組織資料洩漏。


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