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    一站式机器学习平台Prophecis

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    prophecis
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    • paoga5008
      paoga5008 最后由 编辑

      Prophecis 是微众银行自研的一站式机器学习平台,集成多种开源机器学习框架,具备机器学习计算集群的多租户管理能力,提供生产环境全栈化容器部署与管理服务。

      Prophecis主要包含5个关键服务:Prophecis Machine Learning Flow:机器学习分布式建模工具,具备单机和分布式模式模型训练能力,支持Tensorflow、Pytorch、xgboost等多种机器学习框架,支持从机器学习建模到部署的完整Pipeline;

      Prophecis MLLabis:机器学习开发探索工具,提供开发探索服务,是一款基于Jupyter Lab的在线IDE,同时支持GPU及Hadoop集群的机器学习建模任务,支持Python、R、Julia多种语言,集成Debug、TensorBoard多种插件;

      Prophecis Model Factory:机器学习模型工厂,提供机器学习模型存储、模型部署测试、模型管理等服务;

      Prophecis Data Factory:机器学习数据工厂,提供特征工程工具、数据标注工具和物料管理等服务;

      Prophecis Application Factory:机器学习应用工厂,由微众银行大数据平台团队和AI部门联合共建,基于青云(QingCloud)开源的Kubesphere定制开发,提供CI/CD和DevOps工具,GPU集群的监控及告警能力。

      全生命周期的机器学习体验:Prophecis的 MLFlow 通过 AppJoint 可以接入到 DataSphere Stdudio 的工作流中,支持从数据上传、数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估到模型发布的机器学习全流程。

      机器学习应用部署、运维、实验的综合管理平台:基于社区开源方案定制,提供完整的、可靠的、高度灵活的企业级机器学习应用发布、监控、服务治理、日志收集和查询等管理工具,全方位实现对机器学习应用的管控,满足企业对于机器学习应用在线上生产环境的所有工作要求。

      一个设计完善的机器学习平台可以在 AI 应用全生命周期的开发和管理过程起到作用。具体而言,设计完善的机器学习平台具备六大能力:一是统一的存储空间,支持多数据源导入。二是 Pipeline 可视化工作流管理与执行,支持数据科学家从数据建模阶段开始的可视化管理,节省成本,快速体现数据科学家的价值;三是基于容器的计算资源分配和软件库安装,支持 TensorFlow、PyTorch 等各种框架;四是支持 GPU、TPU、CPU 框架和异构计算硬件和框架;五是模型管理,支持新手快速上手,无需通过自己实现原始算法,只需要理解算法原理就可以通过调参实现;六是 AI Serving,模型一键封装为 API,一键部署。

      相对重要的部分是数据接入、开发环境、分布式训练以及模型管理,其他环节都可以慢慢加进来,但这四个是基础组件。

      项目地址: https://gitee.com/WeBank/Prophecis

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