aqueduct

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支持使用Python定义和部署机器学习和LLM任务的开源MLOps框架

Aqueduct是一个开源MLOps框架,支持使用Python定义和部署机器学习和LLM任务,适配各种云基础设施如Kubernetes、Spark和AWS Lambda。Aqueduct能将代码无缝迁移到云端或在不同云间转换,并提供模型执行与性能监控。该框架还提供集中的代码、数据和元数据管理,保障工作流顺利运行并及时通知异常情况。

AqueductMLOps云基础设施Python API开源Github开源项目

Aqueduct 项目介绍

Aqueduct 是一个开源的 MLOps 框架,设计旨在使用户能够在任何云基础设施上定义和部署机器学习(ML)和大型语言模型(LLM)任务。无论是经验丰富的工程师还是刚接触这一领域的新手,Aqueduct 的目标都是提供一站式简化解决方案,使得用户可以在不干扰现有工具的情况下,轻松便捷地部署和管理机器学习项目。

项目背景

在当今的技术环境中,要成功地运行机器学习任务,团队往往需要管理多种不同的云基础设施工具,这些工具之间的 API 不统一,难以协作。Aqueduct 出现在这个复杂环境中,解决了多工具的整合问题,提供了一个统一的接口,以便用户可以在已有的云基础设施上轻松运行机器学习任务。

项目亮点

  1. Python 原生 API:Aqueduct 允许用户使用普通的 Python 代码定义机器学习任务。无需学习复杂的领域特定语言(DSL)或配置文件(如 YAML),让代码更快地投入生产。

  2. 与基础设施无缝集成:Aqueduct 的工作流可以在用户常用的云基础设施上运行,如 Kubernetes、Spark、Airflow、AWS Lambda 等。这样用户可以在现有工具的基础上,享受到 Aqueduct 带来的优势。

  3. 集中透明化管理:在生成环境中,Aqueduct 提供对代码、数据、指标和元数据的可视化管理,帮助用户及时了解工作流的运行状态,确保管道按预期工作,并即时发现问题。

  4. 安全运行:作为完全开源的软件,Aqueduct 可以在任何 Unix 环境中运行。用户的数据和代码完全在自己的云中操作,确保安全性。

如何使用 Aqueduct

要开始使用 Aqueduct,用户只需简单的几步安装和部署:

pip3 install aqueduct-ml aqueduct start

用户可以通过 Python 原生 API 定义机器学习任务,比如在 Kubernetes 上训练模型,然后在 AWS Lambda 上验证模型,全程只需要编写少量的 Python 代码。

工作流与示例

Aqueduct 中的核心概念是工作流,它由算子(计算)转化的工件(数据)组成。工作流的输入数据通常来自数据库,输出数据也可以回写到数据库。工作流可以被设定为定期运行或按需触发。

为了帮助用户上手,Aqueduct 提供了一些实际应用的机器学习工作流示例:

了解更多

有关 Aqueduct 的更多信息、使用指南及创建工作流的详细方法,用户可以访问 官方文档。若有疑问或想进一步了解 Aqueduct 的开发进展,也可以通过 GitHubSlack 频道与团队进行交流。对于有兴趣参与项目的人,Aqueduct 还提供了开发路线图以供参考。

Aqueduct 致力于将机器学习的部署与管理变得简单、高效,为用户在繁忙的技术环境中提供支持与帮助。

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