D2iQ推出企业级端到端机器学习平台Kaptain
原标题:D2iQ推出企业级端到端机器学习平台Kaptain
D2iQ宣布其云端原生端到端机器学习平台Kaptain 1.0上市,Kaptain以Kubernetes机器学习工具包Kubeflow为基础,让开发者能够快速地开发和部署人工智慧工作负载,Kaptain提供了一系列完整的机器学习工具,包括Jupyter Notebooks,并提供现成可用的GPU训练框架、工具和函式库,此外,用户也可以按需求安装需要的套件。
D2iQ之前的名字称为Mesosphere,其主要的产品是建立于Apache Mesos上的软体,被称为资料中心的作业系统,在2019年时,Mesosphere重新命名为D2iQ,而Kaptain这个产品,最早于2020年6月的时候出现,但是当时被称为KUDO for Kubeflow,而现在正式发布,被更名为Kaptain,其目的是要用来简化在Kubernetes上进行机器学习开发的複杂度。
D2iQ提到,企业将机器学习投入生产,主要会遇到几个障碍,云端原生人工智慧和机器学习技术因为较新,近5年才出现,企业可能缺乏相关技术,而且相关的工具很複杂,云端原生机器学习工具约将近300种。此外,结合Kubernetes和机器学习技术,让问题更加複杂,且对企业来说,还需要关注可靠性、安全性和可扩展性等重点。
Kaptain便是D2iQ创建来解决这些问题的解决方案,Kaptain是一个以Kubeflow为基础的企业端到端机器学习平台,能够解决结构性和组织性的问题,加速机器学习雏形到真正投入生产的过程,企业可以使用Kaptain开发和部署大规模机器学习工作负载,满足对安全性和法遵需求。Kaptain使用D2iQ Konvoy Kubernetes版本,可以在公有云、裸机和虚拟机器上,或是混合云环境上部署。
除了Kubeflow专案,Kaptain还加入不少机器学习必要的工具,诸如TensorFlow、PyTorch和MXNet等,以及开箱即用的GPU支援,用户可以使用熟悉的笔记本进行操作,让资料科学家也能够简单地使用,所有工作都可以在Jupyter Notebooks中完成。而Kaptain SDK让资料科学家可以不降採样的利用整个资料集,训练机器学习模型。
Kaptain的一大优点便是能提升机器学习应用开发速度,用户可以在几分钟内,将机器学习专案雏形直接转为生产可用的部署,其借助了Kubernetes的扩展性和可靠性,强健地自动扩展基础设施,使其适用于训练、调校和部署模型。
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