WekaIO(Weka)高興地宣布與Weka創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)(WIN)合作伙伴Valohai的深度學(xué)習(xí)管道管理解決方案集成。該公告鞏固了Weka的承諾，即授權(quán)數(shù)據(jù)科學(xué)家和首席數(shù)據(jù)官管理數(shù)據(jù)科學(xué)管道并確定其優(yōu)先級(jí)。Valohai的工具在Amazon Virtual Private Cloud(Amazon VPC)中受支持，并在AWS Marketplace中可用。

“新的工作負(fù)載推動(dòng)了對(duì)現(xiàn)代基礎(chǔ)架構(gòu)的需求，而最近推出的Weka AI為Accelerated DataOps提供了一種變革性的解決方案框架，” Weka的AI和戰(zhàn)略聯(lián)盟負(fù)責(zé)人Shailesh Manjrekar說。“我們與Valohai的合作伙伴關(guān)系以及與深度學(xué)習(xí)管道管理工具的集成，擴(kuò)展了Weka AI的功能，可提供可解釋性AI(XAI)。對(duì)于具有社會(huì)影響的用例(包括自動(dòng)駕駛，醫(yī)療保健和基因組學(xué))，這是一個(gè)關(guān)鍵因素。”

與技術(shù)聯(lián)盟合作伙伴(如Valohai)的解決方案集成，增強(qiáng)了Weka AI的功能。在Weka文件系統(tǒng)(WekaFS)的支持下，Weka AI現(xiàn)在提供了生產(chǎn)就緒型解決方案，可以在其中運(yùn)行整個(gè)AI數(shù)據(jù)管道工作流程，從數(shù)據(jù)提取到批處理特征提取，訓(xùn)練，超參數(shù)優(yōu)化，最后到推理和版本控制。相同的存儲(chǔ)平臺(tái)，無論是本地還是AWS。由于WekaFS提供出色的混合工作負(fù)載性能以及數(shù)據(jù)管理和治理功能，因此才有可能。

Valohai首席執(zhí)行官Eero Laaksonen表示：“機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)使企業(yè)具有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，但是雖然ML很難，但現(xiàn)實(shí)世界中的ML卻要困難得多。” “現(xiàn)實(shí)世界中的ML系統(tǒng)具有95%的使能代碼，而只有5%的實(shí)際ML代碼可創(chuàng)造業(yè)務(wù)價(jià)值，因此，問題就變成了如何確保將精力集中在5%上。借助Valohai，企業(yè)可以專注于數(shù)據(jù)科學(xué)，因?yàn)樗梢蕴幚砥渌惺聞?wù)。就像指向您的代碼和數(shù)據(jù)并單擊“運(yùn)行”一樣簡(jiǎn)單。DLMS解決方案與Weka強(qiáng)大的按對(duì)象對(duì)齊功能之間的無縫集成為DataOps提供了快速，零設(shè)置的基礎(chǔ)架構(gòu)。這進(jìn)一步幫助企業(yè)更快地建立模型10倍，彌補(bǔ)35%的云成本損失，并通過自動(dòng)ML編排，數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)移動(dòng)性釋放其DataOps團(tuán)隊(duì)。

Weka AI與Valohai DLMS一起啟用了混合工作流，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以在本地或AWS上使用Jupyter Notebook或Valohai GUI在Kubernetes編排的環(huán)境中進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，模型訓(xùn)練，超參數(shù)優(yōu)化和推理。 Valohai DLMS與WekaFS無縫集成，它將i3.n Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)實(shí)例和非易失性內(nèi)存Express(NVMe)閃存用于性能層，并通過Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)存儲(chǔ)桶將文件名稱空間擴(kuò)展到容量層。Valohai DLMS在運(yùn)行實(shí)驗(yàn)時(shí)還會(huì)獲取文件名稱空間快照，并將其存儲(chǔ)以進(jìn)行數(shù)據(jù)版本控制。然后可以隨時(shí)將這些版本補(bǔ)水以重現(xiàn)實(shí)驗(yàn)，并提供所需的解釋性和透明度。Weka AI通過管道的端到端加密提供安全性和治理，還提供與領(lǐng)先的密鑰管理解決方案(例如HashiCorp Vault)的集成。

Manjrekar補(bǔ)充說：“與Valohai一起部署在AWS上的Weka AI，是我們?cè)诩铀倩蚪M學(xué)，金融科技和AI / ML / DL數(shù)據(jù)管道方面取得成功的基礎(chǔ)?？蛻艨梢栽贏WS上使用Weka來獲得出色的性能，因?yàn)槲覀兛梢詾?6xi3en集群展示100GB /秒的吞吐量和500萬個(gè)4KB IOPS，所有這些都具有不到250微秒的延遲。”

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