详细内容或原文请订阅后点击阅览
使用 Union.ai 和 Flyte 在 Amazon EKS 上构建 AI 工作流程
在这篇文章中，我们将解释如何使用 Flyte Python SDK 来编排和扩展 AI/ML 工作流程。我们探索 Union.ai 2.0 系统如何在 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 上部署 Flyte，并与 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、Amazon Aurora、AWS Identity and Access Management (IAM) 和 Amazon CloudWatch 等 AWS 服务无缝集成。我们使用新的 Amazon S3 Vectors 服务通过 AI 工作流程示例探索该解决方案。
来源:亚马逊云科技 _机器学习随着人工智能和机器学习 (AI/ML) 工作流程的规模和复杂性不断增长，从业者组织和部署模型变得越来越困难。人工智能项目通常很难从试点转向生产。人工智能项目常常失败并不是因为模型不好，而是因为基础设施和流程分散且脆弱，而原始的试点代码库往往因这些额外的要求而被迫膨胀。这使得数据科学家和工程师很难快速从笔记本电脑转移到集群（本地开发到生产部署）并重现他们在试点期间看到的确切结果。
在这篇文章中，我们将解释如何使用 Flyte Python SDK 来编排和扩展 AI/ML 工作流程。我们探索 Union.ai 2.0 系统如何在 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 上部署 Flyte，并与 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、Amazon Aurora、AWS Identity and Access Management (IAM) 和 Amazon CloudWatch 等 AWS 服务无缝集成。我们使用新的 Amazon S3 Vectors 服务通过 AI 工作流程示例探索该解决方案。
在 Kubernetes 上运行 AI/ML 工作流程的常见挑战
在 Kubernetes 上运行的 AI/ML 工作流程带来了一些编排挑战：