杭州2019年1月17日電 /美通社/ -- 2019年1月16日，才云 Caicloud 隆重推出 Caicloud Clever 的 1.3.0 版本，為用戶提供一站式、高效、易用的開發(fā)與交付體驗。Caicloud Clever 是才云 Caicloud 基于自身云容器技術打造的人工智能云平臺，從硬件資源管理到模型高效開發(fā)，再到模型的自動部署，它可以貫穿企業(yè) AI 應用開發(fā)的整個過程。
現如今，人工智能在學術界和工業(yè)界屢現重大突破，而 Kubernetes 作為一個容器編排平臺，也在短短幾年間迎來了迅速崛起。在許多專家看來，它們的結合似乎可以為企業(yè)業(yè)務創(chuàng)新帶來無窮的可能性 -- 智慧城市、聯網汽車、智慧醫(yī)療……它們不僅能為企業(yè)提供利用技術搶占未來市場的機遇，也為整個社會接入智慧文明提供了初步嘗試。
但是，開發(fā)、部署機器學習產品也意味著大規(guī)模的復雜性，以下圖某 500 強企業(yè)的供應鏈預測項目為例：
可以發(fā)現，模型訓練代碼只是很小的一部分，企業(yè)在開發(fā)過程中還需對海量數據進行預處理，對模型進行持續(xù)評估，并進行迭代更新。而除去復雜的開發(fā)環(huán)節(jié)，企業(yè)還要兼顧開發(fā)進度監(jiān)控和最實際的落地部署，這些都對傳統(tǒng)操作系統(tǒng)提出了嚴峻挑戰(zhàn)。
事實上，這也是業(yè)界看好 Kubernetes 和 AI “聯姻”的原因。容器為流程運行提供了緊湊的環(huán)境，它們易于擴展，能在各種環(huán)境中移植 -- 從開發(fā)到測試再到生產 -- 可以將大型完整應用程序分解為有針對性、易于維護的微服務，完美契合 AI 應用開發(fā)的各個階段。
針對以上背景，基于 Kubernetes 的人工智能云平臺 Caicloud Clever 在新發(fā)布的 1.3.0 版本中做了大量優(yōu)化，新增 AI DevOps 支持，致力于解決企業(yè) AI 模型開發(fā)、上線的諸多痛點。
亮點一：精準化資源調度
AI 產品本質上是由數據驅動的，為了保證模型的準確度和魯棒性，海量計算資源不可或缺。但鑒于計算資源成本高昂，企業(yè)也在迫切地尋找高效合理利用資源的有效解決方案。
得益于 Caicloud Compass 強大的資源管理能力（基于 Kubernetes 原生能力優(yōu)化），Caicloud Clever 可以自動按需調度包括 GPU 在內的計算資源，讓用戶可以在不關注物理資源的情況下托管訓練任務、應用服務等。它還支持基于 Workspace 的資源隔離，允許用戶針對不同項目、團隊定制 Workspace 資源，按策略較大化資源利用率。
亮點二：模塊化開發(fā)集成
除了計算資源，AI 產品開發(fā)的挑戰(zhàn)還在于需要將許多不同的軟件庫集合在一起，也就是構建完整的軟件生態(tài)系統(tǒng)。針對這方面的需求，Caicloud Clever 也做了大量優(yōu)化，提供多種預定義任務模板，支持多語言多框架開發(fā)環(huán)境，大大降低了企業(yè)進入門檻：
亮點三：版本化數據運維
對于機器學習/深度學習模型的“糧食” -- 數據，Caicloud Clever 提供數據倉庫、模型倉庫等集裝式版本化數據管理，進一步簡化數據的調用、共享方式，讓數據能以更有效的方式在 AI 模塊中流動。
在任務模塊，用戶可以通過點選把目標數據集用于數據清洗或訓練；在模型倉庫中，各類模型可以按版本快速部署；在工程流中，Caicloud Clever 也提供按條件更新服務的支持。真正實現了 AI 流程中的各個模塊以數據相互連接。
亮點四：可視化訓練管理
而為了方便算法科學家、服務運維者、項目管理者等不同角色從不同角度審視任務表狀態(tài)，把控任務進度。Caicloud Clever 支持可視化創(chuàng)建 TensorFlow、PyTorch 等框架的分布式多卡集群訓練任務，支持實時訓練日志及 GPU 等資源實時監(jiān)控。保障項目的順利進行和按時完成，促進團隊合作。
亮點五：工程化 AI 全流程安排
考慮到 AI 產品開發(fā)涉及多個步驟，每個步驟所需的技能各異。Caicloud Clever 以工程流圖連接模塊、數據以及人，提高團隊協(xié)作力及工程效率，加速工程化。
在 Caicloud Clever 平臺上，用戶可以創(chuàng)建從數據清洗、模型訓練到模型服務等不同階段的任務模塊，涵蓋 AI 全流程。工程師、科學家可以在任務模塊上進行開發(fā)，架構師、項目經理可自由編排 AI 模塊至工程流圖，快速將功能模塊拼接成工程項目。
亮點六：自動化生產部署
此外，Caicloud Clever 也支持工程流圖一鍵式發(fā)布為生產流水線，所見即所得，無縫銜接 AI 工程開發(fā)與生產落地。用戶可基于工程流圖持續(xù)迭代開發(fā)，在不同迭代發(fā)布不同版本的流水線，流水線按條件觸發(fā)流圖流程，實現 AI 工程實驗到生產的自動化部署。
把握創(chuàng)新機遇，敏態(tài)成就商機
隨著 AI 技術和云計算的蓬勃發(fā)展，Kubernetes 愈發(fā)呈現出向上支持高并發(fā)、數據類和 AI 類應用業(yè)務的趨勢 -- 越來越多公司正在把 Kubernetes 作為運行其工作負載的平臺，而 AI 類業(yè)務正是一項日益重要的工作負載。
面對變化，尋找方向邁出第一步往往是最難的。AI 為企業(yè)提供了降低運營成本、改善決策和服務客戶的新形式，而像 Caicloud Clever 這樣基于 Kubernetes 的平臺，勢必會成為幫助企業(yè)采用 AI 和機器學習的首選協(xié)同平臺。所以，你選好你的第一步了嗎？
