使用 Kubeflow 和 Ray 构建机器学习平台
使用 Kubeflow 和 Ray 构建一个稳健的 ML 平台。我们将深入讨论 Kubeflow 和 Ray 的独特功能，以及它们如何互补，共同创建一个强大的 ML 生态系统
集中化 ML 平台的需求
随着企业在 ML 旅程中的成熟，初始 ML 项目的临时性质逐渐让位于对更结构化和可扩展方法的需求。集中化的 ML 平台作为所有 ML 相关活动的一站式解决方案，从数据预处理和模型训练到部署和监控。它提供了一个标准化的工作流程，确保不同团队和项目之间的一致性，从而提高生产力并缩短 ML 项目的上市时间。
此外，ML 本质上是一个实验性过程，涉及反复迭代。集中化的平台允许更高效的资源管理，使组织能够根据需要分配计算资源并扩展 ML 操作。它还促进了团队之间的知识共享和协作，打破了孤岛，培养了创新文化。
选择合适的 ML 平台
当涉及到选择 ML 平台时，组织有多种选择。Google Cloud 提供了两个突出的选项：Vertex AI 和 Google Kubernetes Engine（GKE）。Vertex AI 是一个完全托管的 ML 平台，提供端到端的工作流程、工具和基础设施