説明
MLRunは、機械学習（ML）および生成AIアプリケーションをライフサイクル全体で管理するために設計されたオープンソースのAIオーケストレーションフレームワークです。初期開発段階から生産管理まで、MLパイプラインを合理化するための統合的アプローチを提供します。MLRunは、データ準備、モデル調整、カスタマイズ、検証、MLモデルおよびライブAIアプリケーションの最適化など、さまざまなプロセスを自動化します。
このプラットフォームは、スケーラブルなリアルタイムサービングおよびアプリケーションパイプラインの迅速なデプロイメントを可能にし、組み込みの可観測性と柔軟なデプロイメントオプションを提供します。マルチクラウド、ハイブリッド、オンプレミス環境をサポートし、ユーザーがどこでもワークロードをデプロイできるようにします。MLRunのアーキテクチャはオープンであり、すべての主流フレームワーク、管理されたMLサービス、LLMをサポートし、任意のサードパーティサービスと統合します。
MLRunは、AIパイプラインをエンドツーエンドで自動化することにより、エンジニアリングの手間を削減します。トレーニングとテストからデプロイメントおよび生産管理までをカバーします。リアルタイムサービングおよびアプリケーションパイプラインの迅速なデプロイメントを可能にし、CI/CDを使用してモデルのトレーニングおよびテストパイプラインを自動化します。このプラットフォームは、バッチおよびリアルタイムデータパイプラインを自動生成し、最適化されたリソース使用を通じて計算コストを削減し、シームレスなワークロードスケーリングを実現します。
コラボレーションはMLRunの重要な機能であり、データエンジニア、データサイエンティスト、機械学習エンジニアのための統一された技術スタックを提供します。これにより、サイロを打破し、役割間の再利用と共有を促進し、メンテナンス時間を短縮します。MLRunは、データ、系譜、実験、モデルを自動追跡し、モデル、リソース、データをリアルタイムで監視することで、最小限のエンジニアリングで責任あるAIを強調します。
このプラットフォームは、エンドツーエンドの可観測性を提供し、高品質なガバナンスと再現性を実現します。生産ファーストの考え方でLLMをデプロイするためのサーバーレスアプリケーションランタイムを備え、LLMを運用化および監視するための組み込みLLMゲートウェイを含み、コスト最適化、バージョン管理、ユースケースレベルの可観測性を可能にします。
MLRunの主要機能
オープンソースのAIオーケストレーションフレームワーク
データ準備とモデル調整の自動化
マルチクラウド、ハイブリッド、オンプレミス環境をサポート
スケーラブルなリアルタイムサービングの迅速なデプロイメント
組み込みの可観測性と柔軟なデプロイメントオプション
エンドツーエンドのAIパイプライン自動化
計算コストを削減するためのリソース使用の最適化
コラボレーションのための統一された技術スタック
MLRunの使い方は？
設定: クライアント環境を設定する
使用: AIアプリケーションを開発およびデプロイする
最適化: リソース使用を監視および調整する
デプロイ: リアルタイムサービングのためにサーバーレス関数を使用する
MLRunの使用例
- リアルタイムサービング
- モデル調整
- データ準備
- コラボレーション
- コスト最適化
