谷歌云平台(gcp)最近宣布了云a i平台管道的测试版推出,这是一种用于自动化和管理机器学习(m l)工作流的新产品,它利用了开源技术tensorflow扩展(t fx)和kubeflow管道(k fp)。
在最近的一篇博客文章中,产品经理anusharamesh和开发人员倡导者amyunruh概述了产品的提供及其功能。 云a i平台管道解决了管理端到端ml工作流的问题,该工作流跨越了从接收原始数据到模型训练和评估,到在生产中服务模型推理的生命周期。 新产品包含用于构建工作流、跟踪工作流工件和谱系的工具,以及与其他gcp服务(如bigquery和dataflow)集成的“企业准备”工作流执行基础设施。 据ramesh和unruh说,
云a i平台管道提供了一种方法来部署健壮的、可重复的机器学习管道以及监视、审计、版本跟踪和可重现性,并为您的ml工作流提供了一个企业准备、易于安装、安全的执行环境。
云a i平台管道是在googlekubernetesengine(gke)集群上运行的tensorflow扩展(t fx)和kubeflow管道(k fp)的托管实现。 tfx是一个抽象层,其中核心概念是一个管道,一系列必须协调或编排的数据转换步骤(管道组件);在组件之间传输的数据称为工件。 kfp是协调器,它在gke集群中的一个吊舱上执行管道中的每个组件。 tfx还定义了ml元数据(mlmd)的数据存储,该数据存储允许跟踪管道的历史和版本以及管道产生的工件。 云a i平台管道支持两个sdk,tfx高级sdk和低级kfpsd k;然而,谷歌计划将两者合并为一个tfxsdk。
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