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Flyte，一个维护人工智能工作流程的平台
2020年01月08日 由 TGS 发表
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Uber最新发布了一款开源的人工智能调试工具，Lyft随即就发布了Flyte。Flyte是一个结构化、分布式的平台，支持并发、可扩展和可维护的机器学习工作流。该公司表示，Flyte已经在内部为人工智能模型培训和数据处理提供了三年多的服务，成为团队进一步推进Lyft的定价、位置、估计到达时间、地图和自动驾驶产品的选择工具。Lyft表示：“数据现在是公司的主要资产，执行大规模的计算任务对业务来说至关重要，但从运营的角度来看，这是有问题的。扩展、监视和管理计算集群，是所有产品团队的负担，这减慢了迭代和随后的产品创新。此外，这些工作流通常具有复杂的数据依赖关系，Flyte的任务就是通过简化这个流程，来提高机器学习和数据处理的开发速度。事实上，Flyte现在管理着7000多个独特的工作流，总计每月执行超过10万次、完成100万个任务、具有1000万个容器。”
Flyte支持多用户服务，允许团队在独立的存储库上工作并部署它们，而不会影响平台的其他部分。其代码的版本化和依赖关系的容器化，确保了所有的执行都是可重复的。工作流可以被参数化，并具有丰富的数据沿袭，例如，允许开发人员在每次运行时调用不同的参数。Flyte会智能地使用以前执行时缓存的输出，以节省时间和内存。Flyte任务可以是任意复杂的——从单个容器执行到Hive集群中的远程查询。更好的是，它们可以通过FlyteKit扩展或是后端插件进行扩展，从而允许贡献者提供与第三方服务和系统的集成，同时，提供对资源的细粒度控制。它的构建是为了在现代产品、公司和应用程序所需的规模方面，为机器学习和数据编排提供动力和加速。
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