杭州2019年(nian)1月17日電 /美通社/ -- 2019年(nian)1月16日，才云(yun)(yun) Caicloud 隆重推(tui)出 Caicloud Clever 的(de)(de) 1.3.0 版本，為用戶提供(gong)一站式、高效、易用的(de)(de)開(kai)發與交付體驗(yan)。Caicloud Clever 是才云(yun)(yun) Caicloud 基于自身云(yun)(yun)容器(qi)技術打造的(de)(de)人工智能云(yun)(yun)平臺，從(cong)硬(ying)件資源管理到模(mo)型高效開(kai)發，再到模(mo)型的(de)(de)自動部(bu)署，它可以貫穿(chuan)企業 AI 應用開(kai)發的(de)(de)整個過程(cheng)。
現如今，人工智能在學術界和工業界屢現重大突破，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業務創新帶來無窮的可能性 -- 智慧城市、聯網汽車、智慧醫療……它們不僅能為企業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(shi)，開發、部署(shu)機器學習產(chan)品也意味著大規模的(de)復雜性(xing)，以下圖某 500 強企業的(de)供應鏈(lian)預測項目為例(li)：
可以發現，模型訓練代(dai)碼只是很小的(de)一部分，企(qi)(qi)業在開(kai)發過程中還需對(dui)(dui)海量(liang)數據進行預處(chu)理，對(dui)(dui)模型進行持續評估，并(bing)進行迭代(dai)更新(xin)。而除去復雜(za)的(de)開(kai)發環節，企(qi)(qi)業還要兼顧(gu)開(kai)發進度(du)監(jian)控和(he)最實際的(de)落地部署，這些(xie)都對(dui)(dui)傳統(tong)操(cao)作(zuo)系統(tong)提出(chu)了嚴峻挑戰(zhan)。
事實上，這也(ye)是業界看好 Kubernetes 和 AI “聯姻”的(de)原因。容器為(wei)(wei)流程(cheng)運行提供(gong)了緊湊的(de)環境，它(ta)們易于擴展，能在各(ge)種環境中移植 -- 從開發到測試(shi)再(zai)到生產 -- 可以將(jiang)大型完整應用(yong)程(cheng)序分解(jie)為(wei)(wei)有針對性、易于維(wei)護的(de)微服務，完美(mei)契合 AI 應用(yong)開發的(de)各(ge)個(ge)階(jie)段。
針對以上背景，基于 Kubernetes 的人工智能云平臺 Caicloud Clever 在新發布的 1.3.0 版本中做了大量優化，新增 AI DevOps 支持，致力于解決企業 AI 模型開發、上線的諸多痛點。
亮點一：精準化資源調度
AI 產品(pin)本(ben)(ben)質上是由數(shu)據驅動(dong)的，為(wei)了保(bao)證模(mo)型(xing)的準確度和魯棒性(xing)，海(hai)量計算(suan)資源不可或缺。但鑒于計算(suan)資源成本(ben)(ben)高(gao)昂(ang)，企業也在迫(po)切(qie)地尋(xun)找高(gao)效(xiao)合(he)理利用資源的有效(xiao)解決方案(an)。
得益于 Caicloud Compass 強大的資源管理能力（基于 Kubernetes 原生能力優化），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(yong)戶針對不同(tong)項目、團隊定制 Workspace 資源(yuan)，按策略(lve)較大(da)化資源(yuan)利用(yong)率。
亮點二：模塊化開發集成
除了計算資源，AI 產品開發的挑戰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系統。針對這方(fang)面的需求，Caicloud Clever 也(ye)做了大(da)(da)量優化，提供多種(zhong)預定義任務模板，支(zhi)持多語言多框架開發環境，大(da)(da)大(da)(da)降低了企業(ye)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(yi)步(bu)簡(jian)化(hua)數(shu)據的調用、共(gong)享方式，讓數(shu)據能以更(geng)有效的方式在(zai) AI 模(mo)塊中流動(dong)。
在(zai)任務模塊，用(yong)戶可以通(tong)過點選把(ba)目標數據(ju)(ju)集用(yong)于數據(ju)(ju)清洗或訓練；在(zai)模型倉庫中(zhong)，各類模型可以按(an)版(ban)本快速部(bu)署；在(zai)工程流(liu)(liu)中(zhong)，Caicloud Clever 也提供按(an)條件更新服務的支持(chi)。真正(zheng)實(shi)現了 AI 流(liu)(liu)程中(zhong)的各個模塊以數據(ju)(ju)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，把控任務進度。Caicloud Clever 支持可視化創建 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 等資源實時監控。保障項目的(de)順利進行(xing)和(he)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(gao)團隊協作力及工(gong)程效率(lv)，加速工(gong)程化。
在 Caicloud Clever 平臺上(shang)，用戶可以創建從數據清洗、模(mo)(mo)(mo)(mo)型訓練(lian)到模(mo)(mo)(mo)(mo)型服(fu)務(wu)等不同階段的(de)任(ren)務(wu)模(mo)(mo)(mo)(mo)塊，涵蓋(gai) AI 全流程(cheng)。工程(cheng)師、科學(xue)家可以在任(ren)務(wu)模(mo)(mo)(mo)(mo)塊上(shang)進行開發，架構師、項(xiang)目(mu)(mu)經理可自(zi)由編排 AI 模(mo)(mo)(mo)(mo)塊至工程(cheng)流圖(tu)，快速將功能模(mo)(mo)(mo)(mo)塊拼接成工程(cheng)項(xiang)目(mu)(mu)。
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布為生產流水線，所見即所得，無(wu)縫銜(xian)接 AI 工程開(kai)發(fa)與生(sheng)(sheng)產落地(di)。用(yong)戶可基于工程流(liu)圖(tu)持續迭代(dai)開(kai)發(fa)，在不(bu)同迭代(dai)發(fa)布不(bu)同版本的流(liu)水線(xian)，流(liu)水線(xian)按條件觸發(fa)流(liu)圖(tu)流(liu)程，實現(xian) AI 工程實驗到生(sheng)(sheng)產的自動化部署。
把握創新機遇，敏態成就商機
隨(sui)著 AI 技術(shu)和(he)云計(ji)算的(de)蓬勃發(fa)展，Kubernetes 愈發(fa)呈現出向上(shang)支持高并(bing)發(fa)、數據類和(he) AI 類應用業務的(de)趨勢 -- 越(yue)來越(yue)多公司正在把 Kubernetes 作為運行其(qi)工作負(fu)載的(de)平(ping)臺，而 AI 類業務正是一(yi)項日(ri)益重要的(de)工作負(fu)載。
面對變化，尋找方向邁出第一步往往是最難的。AI 為企業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采用 AI 和機器學習的首選協同平臺。所以，你選好你的第一步了嗎？
