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Cortex Machine Learning Platform

Cortex 提供可扩展的云基础设施,用于在生产环境中部署、管理和扩展机器学习模型。它提供无服务器和批量处理、自动化集群管理以及 CI/CD 集成,基于 AWS EKS 构建,可实现可靠且经济高效的 ML 运营。

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描述

Cortex 是一个专为大规模机器学习设计的云基础设施平台,使用户能够在生产环境中高效地部署、管理和扩展 ML 模型。该平台支持多种工作负载类型,包括基于请求量自动扩展的无服务器实时响应、基于队列自动扩展的异步处理以及容错的批量处理作业。

关键功能包括具有 CPU 和 GPU 实例弹性自动扩展的自动化集群管理,以及在带自动备份的竞价实例上运行工作负载的能力。Cortex 允许创建具有不同配置的多个集群,从而实现灵活的开发和部署。它与 CI/CD 流水线无缝集成,并提供强大的可观测性功能,将指标发送到监控工具,并将日志流式传输到管理平台。

Cortex 基于 AWS EKS 构建,可确保 ML 工作负载的可靠且经济高效的扩展。它支持在您的 AWS 账户内进行 VPC 部署以保护数据隐私,并与 IAM 集成以实现安全身份验证和授权。该平台非常适合一系列 ML 应用,从模型服务和 MLOps 到微服务以及图像、视频和音频的大规模数据处理。

Cortex 特别有利于希望简化机器学习运营、降低基础设施复杂性并加速 AI 模型部署的组织。它处理大量 API 调用和促进快速开发的能力,使其成为满足苛刻客户需求的团队的宝贵工具。该平台使用户能够扩展计算密集型微服务,而不会遇到超时或资源限制,并能高效地处理大型数据集。

Cortex Machine Learning Platform的核心功能

  • 支持带自动扩展的无服务器实时工作负载处理

  • 支持带队列自动扩展的异步请求处理

  • 分布式且容错的批量处理作业

  • 支持带 CPU 和 GPU 实例自动扩展的自动化集群管理

  • 支持带自动按需备份的竞价实例

  • 支持创建用于多种集群配置的环境

  • CI/CD 和可观测性集成

  • 声明式配置和 Terraform 提供商支持

  • 指标流式传输到监控工具和 Grafana 仪表板

  • 日志流式传输到日志管理工具和 CloudWatch 集成

  • 基于 AWS EKS 构建,支持可扩展且经济高效的工作负载

  • VPC 部署以保护数据隐私

  • IAM 集成,用于身份验证和授权

  • 用于实时推理的模型服务

  • 支持持续模型再训练和评估的 MLOps

如何使用 Cortex Machine Learning Platform?

  1. 配置:使用声明式配置或 Terraform 提供商配置集群。

  2. 部署:将机器学习模型部署为实时工作负载或批量作业。

  3. 扩展:根据请求量、队列长度或数据处理需求自动扩展集群和工作负载。

  4. 监控:将指标流式传输到您首选的监控工具,并将日志流式传输到管理平台。

  5. 集成:与 CI/CD 流水线连接,并利用可观测性工具实现无缝操作。

Cortex Machine Learning Platform的使用案例

  • 模型服务
  • MLOps 自动化
  • 微服务扩展
  • 数据处理
  • 实时分析
  • 批量推理

Cortex Machine Learning Platform的常见问题

Cortex Machine Learning Platform 评价

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