IBM 开源 CodeFlare 框架,用于在多云平台上运行的 AI 模型
IBM 推出了一个名为CodeFlare的开源框架,旨在用于简化大数据和人工智能工作流程在混合云上的整合和有效扩展。根据介绍,CodeFlare 建立在 Ray 之上,Ray 是一个新兴的用于机器学习应用的开源分布式计算框架。CodeFlare 通过增加特定的元素来扩展 Ray 的能力,使工作流程的扩展更加容易。 IBM 方面指出,随着数据和机器学习分析几乎渗透到每个行业,任务变得越来越复杂。虽然为 AI 研究设计更大的数据集和更多系统很重要,但随着这些工作流程变得越来越多,研究人员也正在花费越来越多的时间来配置他们的设置,而不是完成数据科学。 如今创建机器学习模型是一项密集的手动任务;研究人员必须训练和优化模型,这涉及到了数据清洗、特征提取和模型优化等任务。而 CodeFlare 则有助于简化这一过程。它使用基于 Python 编程语言的接口来创建管道,通过它可以更轻松地集成、并行化和共享数据。CodeFlare 框架的目的是统一跨多个平台的管道工作流,而无需数据科学家学习新的工作流语言。 CodeFlare 管道可以部署在任何云基础架构上,包括新的 IBM Cloud...
