Cortex

描述

Cortex 是一个开源框架，旨在简化生产环境中机器学习模型的部署和管理。它提供了强大的基础设施，可高效扩展 ML 工作负载，满足从实时预测到大规模批量处理的各种操作需求。

该平台支持无服务器工作负载，可实现基于传入请求量自动伸缩的实时响应。对于异步任务，Cortex 可以在后台处理请求并根据队列长度进行自动伸缩。它还支持批量处理，能够按需运行分布式、容错性强的作业。

自动集群管理是其核心功能，为使用 CPU 和 GPU 实例的集群提供弹性自动伸缩。它支持在竞价实例上运行工作负载并进行自动备份，并允许创建具有不同配置的多个集群。配置可以通过声明式配置或 Terraform 提供程序进行管理，并与 CI/CD 流水线无缝集成。

Cortex 强调可观测性，允许将指标发送到任何监控工具或利用预构建的 Grafana 仪表板。日志流支持任何日志管理工具，并提供与 AWS CloudWatch 的预构建集成。该框架专为 AWS EKS 构建，确保工作负载的可靠且经济高效的扩展。它与 VPC 集成以实现数据隐私，并与 IAM 集成以实现身份验证和授权工作流。

尽管该项目已被其原始作者标记为不再积极维护，但其架构和功能为希望在 AWS 基础设施上大规模实现机器学习的组织提供了全面的解决方案。该项目在 GitHub 上的历史记录显示了持续的开发和社区贡献，反映了其在 MLOps 领域的实用性。

Cortex的核心功能

• 大规模机器学习的生产基础设施

• 部署、管理和扩展机器学习模型

• 无服务器、实时、异步和批量工作负载

• 带自动伸缩的自动集群管理

• 支持带按需备份的竞价实例

• CI/CD 和可观测性集成

• 通过声明式配置或 Terraform 提供程序进行配置

• 指标和日志流功能

• 基于 AWS EKS 构建，实现可靠扩展

• VPC 集成以实现数据隐私

• IAM 集成以实现身份验证和授权

Cortex入门

1. 1

   安装 Cortex CLI

2. 2

   配置您的 AWS 环境

3. 3

   定义您的 ML 模型部署配置

4. 4

   将您的模型部署到 Cortex 集群

5. 5

   监控模型性能和日志

6. 6

   根据需要扩展您的集群

Cortex的使用案例

• 实时 ML 推理
• 异步 ML 处理
• 批量 ML 作业执行
• 大规模 ML 模型管理
• 成本优化的 ML 部署
• MLOps 流水线集成

Cortex的常见问题

• Cortex 用于什么？

  Cortex 用于在生产环境中部署、管理和扩展机器学习模型，为各种工作负载类型提供基础设施。

• Cortex 支持哪些类型的工作负载？

  Cortex 支持无服务器实时、异步和批量处理工作负载。

• Cortex 如何处理扩展？

  Cortex 提供自动集群管理，支持 CPU 和 GPU 实例的自动伸缩，并可根据请求量或队列长度进行扩展。

• Cortex 是为哪个云平台构建的？

  Cortex 是为 AWS 构建的，特别是在 AWS EKS（弹性 Kubernetes 服务）之上运行。

• Cortex 是否提供 CI/CD 集成？

  是的，Cortex 包括 CI/CD 和可观测性集成，以简化 MLOps 工作流。

• Cortex 如何管理数据隐私？

  Cortex 将集群部署到您 AWS 账户中的 VPC 中，以保持数据隐私。

• Cortex 的可观测性功能有哪些？

  Cortex 允许将指标发送到任何监控工具或使用预构建的 Grafana 仪表板，并将日志流式传输到任何日志管理工具或 CloudWatch。

• Cortex 能否利用成本效益高的计算选项？

  是的，Cortex 支持在竞价实例上运行工作负载，并进行自动按需备份。

• Cortex 是否积极维护？

  该项目已被其原始作者标记为不再积极维护。

• 与 Cortex 相关的编程语言有哪些？

  与 Cortex 项目相关的主要语言是 Go 和 Python。