快速生产和规模您的机器学习生命周期

  • 自动数据版本控制

    厚皮类动物的数据版本管理为团队提供了一种自动化的、高效的方式来跟踪所有数据更改

    • 利用类似git的结构,通过提交实现有效的团队协作, 树枝和回滚
    • 优化的存储框架支持pb级的结构化和非结构化数据, 同时最小化存储成本
    • 基于文件的版本控制为所有数据和工件提供了跨越管道阶段的完整审计跟踪, 包括中间结果
    • 存储为本地对象(而不是元数据指针),这样版本控制就可以自动化并得到保证
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  • 数据驱动的管道

    厚皮类动物的集装箱化管道在降低计算成本的同时加快了数据处理速度

    • Kubernetes的本地方法支持任何库或语言
    • 自动伸缩与并行处理的数据,而无需编写额外的代码
    • 每当提交新数据时,自动的管道就会执行
    • 增量处理通过只处理差异和自动跳过重复数据来节省计算
    • 管道步骤有JSON/YAML定义的输入和输出,便于调试
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  • 不可变数据沿袭

    厚皮类动物的数据沿革为ML生命周期中的所有活动和资产提供了一个不可变的记录:

    • 跟踪代码、模型和数据的每个版本
    • 保持数据和代码的可重复性
    • 管理历史数据状态之间的关系

    厚皮类动物的Global id让团队可以很容易地追踪任何结果,直到它的原始输入, 包括所有的分析, 参数, code, 和中间结果.

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  • 控制台

    厚皮类动物控制台提供了直观的DAG(有向无环图)可视化, 以及帮助全球id的重现性

    • 查看所有管道的整体结构和流程
    • 简化流水线和工作流设计
    • 在共享的dag上促进团队之间的协作
    • 深入管道和工作细节,便于调试
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  • 笔记本电脑

    厚皮类动物笔记本提供了一种通过Jupyter笔记本与厚皮类动物数据版本和管道交互的简单方式

    • 统一数据工程和数据科学以更好地协作
    • 创建和挂载数据repos,以便方便地访问大型和变化的数据集
    • 使用数据回购和管道快速迭代实验和培训, 同时保持再现性
    • 轻松地调试管道
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  • 企业管理

    厚皮类动物为跨组织中的不同团队大规模部署和管理厚皮类动物提供了健壮的工具.

    • Helm 3在任何公共或私有云上提供了健壮的、基于标准的部署
    • 企业 Server为所有厚皮类动物集群/工作区提供了轻松的集中许可和管理
    • 使用任何带有厚皮类动物的可插入身份验证的身份提供者
    • 基于角色的访问控制(Role Based Access Control, RBAC),允许对集群和数据的访问进行细粒度控制
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