Flyte

Flyte：面向可扩展 ML Pipeline 的动态 AI 编排

Flyte 是一个开源的、Kubernetes 原生的工作流编排平台，专为构建可靠且可扩展的数据、机器学习 (ML) 和分析 pipeline 而设计。它使团队能够轻松地创建和部署复杂的工作流，处理从数据处理到分布式模型训练的所有事情。

什么是 Flyte？

Flyte 是一个工作流自动化平台，专门用于编排复杂的工作流。它在编排机器学习和数据处理作业方面表现出色。Flyte 帮助公司构建完全自动化的机器学习 pipeline，这些 pipeline 易于管理、监控和扩展。

Flyte 如何工作？

Flyte 的架构构建于 Kubernetes 之上，利用其可扩展性和资源管理能力。Flyte 使用工作流和任务的概念。任务是可以独立执行的工作单元。工作流是按特定顺序执行的任务的集合。它提供自动重试、检查点和故障恢复等功能，以确保工作流的可靠性。

主要特性和优势：

• 开源： Flyte 是一个社区驱动的开源项目，允许透明性和可扩展性。
• Kubernetes-Native： 利用 Kubernetes 的强大功能和可扩展性来实现高效的资源管理和执行。
• 纯 Python 编写： 使用 Python SDK 构建工作流，实现直观和快速的开发。
• 动态决策： 通过动态分支和条件执行启用复杂的工作流。
• 防崩溃可靠性： 自动重试、检查点和故障恢复确保了弹性工作流。
• 端到端工作流管理： 管理从开发到部署的整个工作流生命周期。
• 实时推理： 支持低延迟应用的实时推理。
• 实时远程调试器： 通过即时反馈调试和迭代工作流。
• 可重用、热启动容器： 高效地重用容器以加快执行速度。
• 按需可扩展计算： 根据工作负载需求动态扩展计算资源。

使用案例：

Flyte 适用于广泛的使用案例，包括：

• AI/ML Pipeline： 编排机器学习模型的训练、评估和部署。
• 数据处理： 构建用于 ETL、数据清理和转换的数据 pipeline。
• 分析： 创建复杂的分析工作流，用于数据探索和报告。
• 生物信息学： 管理和分析基因组数据。

如何开始使用 Flyte？

Flyte 提供了几种入门方法：

1. 安装 Flyte OSS： 安装 Flyte 的开源版本，并开始构建您自己的工作流。
2. Try Union for Flyte： 使用 Union.ai 的托管平台获得无忧体验。

为什么 Flyte 很重要？

Flyte 简化了复杂数据和 ML 工作流的开发和管理。它使数据科学家、ML 工程师和数据工程师能够专注于构建模型和从数据中提取见解，而不是处理基础设施和编排的复杂性。

在哪里可以使用 Flyte？

Flyte 可以部署在本地或云端。这种灵活性是许多希望利用云的力量而不做出供应商锁定的组织的关键。

评价

“It’s not an understatement to say that Flyte is really a workhorse at Freenome!”

— Jeev Balakrishnan, Software Engineer at Freenome

Flyte 解决了扩展 AI/ML 工作流的挑战。它专注于防崩溃可靠性、可扩展性和易用性，使其成为希望构建和部署关键任务 AI 系统的团队的宝贵工具。如果您正在寻找适用于您的数据、ML 或分析需求的强大工作流编排平台，那么 Flyte 绝对值得考虑。