MLRun

Deskripsi

MLRun adalah kerangka orkestrasi AI sumber terbuka yang dirancang untuk mengelola aplikasi pembelajaran mesin (ML) dan AI generatif sepanjang siklus hidupnya. Ini menyediakan pendekatan integratif untuk menyederhanakan alur kerja ML dari tahap pengembangan awal hingga manajemen produksi. MLRun mengotomatiskan berbagai proses, termasuk persiapan data, penyetelan model, kustomisasi, validasi, dan optimisasi model ML serta aplikasi AI langsung di atas sumber daya elastis.

Platform ini memungkinkan penerapan cepat dari layanan waktu nyata yang dapat diskalakan dan alur kerja aplikasi, menawarkan observabilitas bawaan dan opsi penerapan yang fleksibel. Ini mendukung lingkungan multi-cloud, hibrida, dan on-prem, memungkinkan pengguna untuk menerapkan beban kerja di mana saja. Arsitektur MLRun terbuka, mendukung semua kerangka kerja utama, layanan ML yang dikelola, dan LLM, serta terintegrasi dengan layanan pihak ketiga mana pun.

MLRun mengurangi upaya rekayasa dengan mengotomatiskan alur kerja AI dari awal hingga akhir, dari pelatihan dan pengujian hingga penerapan dan manajemen di produksi. Ini memungkinkan penerapan cepat dari layanan waktu nyata dan alur kerja aplikasi, mengotomatiskan pelatihan dan pengujian model dengan CI/CD. Platform ini juga secara otomatis menghasilkan alur kerja data batch dan waktu nyata, mengurangi biaya komputasi melalui penggunaan sumber daya yang dioptimalkan dan penskalaan beban kerja yang mulus.

Kolaborasi adalah fitur kunci dari MLRun, karena menyediakan tumpukan teknologi terpadu untuk insinyur data, ilmuwan data, dan insinyur pembelajaran mesin. Ini membantu memecah silo, mendorong penggunaan kembali dan berbagi antara peran, serta mengurangi waktu pemeliharaan. MLRun juga menekankan AI yang bertanggung jawab dengan rekayasa minimal dengan melacak data, garis keturunan, eksperimen, dan model secara otomatis, serta memantau model, sumber daya, dan data secara waktu nyata.

Platform ini menawarkan observabilitas dari ujung ke ujung, memungkinkan tata kelola dan reproduktifitas berkualitas tinggi. Ini memiliki runtime aplikasi tanpa server untuk menerapkan LLM dengan pola pikir yang mengutamakan produksi dan mencakup gateway LLM bawaan untuk mengoperasionalkan dan memantau LLM, memungkinkan optimisasi biaya, pengelolaan versi, dan observabilitas tingkat kasus penggunaan.

Fitur Inti MLRun

• Kerangka orkestrasi AI sumber terbuka

• Mengotomatiskan persiapan data dan penyetelan model

• Mendukung lingkungan multi-cloud, hibrida, dan on-prem

• Penerapan cepat layanan waktu nyata yang dapat diskalakan

• Observabilitas bawaan dan opsi penerapan yang fleksibel

• Otomatisasi alur kerja AI dari ujung ke ujung

• Mengoptimalkan penggunaan sumber daya untuk mengurangi biaya komputasi

• Tumpukan teknologi terpadu untuk kolaborasi

Cara menggunakan MLRun?

1. 1

   Konfigurasi: Siapkan lingkungan klien Anda

2. 2

   Gunakan: Kembangkan dan terapkan aplikasi AI

3. 3

   Optimalkan: Pantau dan sesuaikan penggunaan sumber daya

4. 4

   Terapkan: Gunakan fungsi tanpa server untuk layanan waktu nyata

Kasus Penggunaan MLRun

• Layanan waktu nyata
• Penyetelan model
• Persiapan data
• Kolaborasi
• Optimisasi biaya

FAQ dari MLRun

• Apa itu MLRun?

  MLRun adalah kerangka orkestrasi AI sumber terbuka untuk mengelola aplikasi ML dan AI generatif sepanjang siklus hidupnya.

• Bagaimana MLRun mendukung penerapan?

  MLRun mendukung penerapan di lingkungan multi-cloud, hibrida, dan on-prem, memungkinkan opsi penerapan yang fleksibel dan dapat diskalakan.

• Apa saja fitur utama dari MLRun?

  Fitur utama termasuk otomatisasi persiapan data dan penyetelan model, penerapan cepat layanan waktu nyata, dan observabilitas bawaan.

• Bagaimana MLRun memfasilitasi kolaborasi?

  MLRun menyediakan tumpukan teknologi terpadu untuk insinyur data, ilmuwan data, dan insinyur pembelajaran mesin, mendorong kolaborasi dan berbagi.

• Apa peran observabilitas dalam MLRun?

  MLRun menawarkan observabilitas dari ujung ke ujung, memungkinkan tata kelola dan reproduktifitas berkualitas tinggi dengan memantau model, sumber daya, dan data secara waktu nyata.

• Dapatkah MLRun mengurangi biaya komputasi?

  Ya, MLRun mengoptimalkan penggunaan sumber daya untuk mengurangi biaya komputasi dan secara mulus menskalakan beban kerja sesuai kebutuhan.

• Opsi penerapan apa yang ditawarkan MLRun?

  MLRun dapat diterapkan di atas Kubernetes, di kluster AWS, atau melalui Layanan Terkelola Iguazio.

• Bagaimana MLRun menangani otomatisasi alur kerja AI?

  MLRun mengotomatiskan alur kerja AI dari ujung ke ujung, dari pelatihan dan pengujian hingga penerapan dan manajemen di produksi.