A IBM anunciou o CodeFlare, uma estrutura de código aberto destinada a simplificar a integração e o dimensionamento eficiente de big data e fluxos de trabalho de inteligência artificial (IA) na nuvem híbrida. O CodeFlare é construído em Ray, uma estrutura de computação distribuída de código aberto para aplicativos de aprendizado de máquina. O CodeFlare estende os recursos do Ray e adiciona elementos específicos para facilitar o dimensionamento do fluxo de trabalho.
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Atualmente, para criar um modelo de aprendizado de máquina, pesquisadores e desenvolvedores devem primeiro treinar e otimizar este modelo. Essas tarefas podem envolver limpeza de dados, extração de recursos e otimização de modelo.
O CodeFlare simplifica esse processo usando uma interface baseada em Python, para o que é chamado de pipeline, que simplifica as etapas de integração, paralelização e compartilhamento de dados. O objetivo da nova estrutura é unificar fluxos de pipeline em várias plataformas sem que os cientistas de dados tenham que aprender uma nova linguagem de fluxo de trabalho.
Os pipelines CodeFlare são executados facilmente na plataforma serverless da empreesa, IBM Cloud Code Engine e Red Hat OpenShift. Os usuários podem implementá-lo em quase qualquer lugar, estendendo os benefícios da plataforma serverless para cientistas de dados e pesquisadores de IA. Também é mais fácil integrar e fazer a ponte com outros ecossistemas nativos na nuvem, fornecendo adaptadores para acionadores de eventos (como a chegada de um novo arquivo), carregando e particionando dados de uma ampla gama de fontes, como armazenamentos de objetos em nuvem, data lakes e sistemas de arquivos distribuídos.
Com o CodeFlare, espera-se que os desenvolvedores não tenham que maximizar seus esforços ou enfrentar a dificuldade de determinar o que os colegas fizeram no passado para colocar um determinado pipeline em execução. Com o CodeFlare, a IBM visa fornecer aos cientistas de dados ferramentas e APIs mais avançadas que possam ser utilizadas de forma mais integrada, permitindo que se concentrem mais em suas pesquisas em andamento e se desliguem da complexidade de configuração e implementação.
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