云基础架构中类似AWS Sagemaker、Google Colaboratory和Microsoft Azure ML Studio的服务术语

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问题描述

在云计算中,有多个“*即服务”术语,例如:
– 基础设施即服务(IaaS)
– 平台即服务(PaaS)
– 软件即服务(SaaS)
然而,对于像以下平台这样与数据和Jupyter笔记本相关的平台:
– AWS Sagemaker
– Google Colaboratory
– Microsoft Azure ML Studio
在“披萨”(Pizza)谱系中,它们属于哪个范畴?是否有一个正式的术语来描述这些“Jupyter即服务”平台?

解决方案

在云计算中,类似于AWS Sagemaker、Google Colaboratory和Microsoft Azure ML Studio等数据相关和Jupyter笔记本相关的平台通常被归类为“MLOps”,即机器学习运营。尽管它们在某种程度上具有特殊性,但从整体上看,它们可以与“平台即服务”(PaaS)相媲美。

这些平台为机器学习工作流提供了整体解决方案,从数据准备到模型训练再到部署和监控。它们提供了集成的环境,使数据科学家、机器学习工程师和开发人员能够在一个统一的平台上进行工作。这些平台通常提供的功能包括:

  • 数据准备和预处理: 提供数据集管理、数据清洗、特征工程等工具,帮助用户准备好用于训练的数据。

  • 模型训练和调优: 提供集成的机器学习算法和工具,使用户能够训练和调优模型,选择最佳的超参数等。

  • 部署和生产环境: 支持将训练好的模型部署到生产环境,为实时预测提供服务。

  • 监控和管理: 提供监控工具,用于跟踪模型性能、处理数据漂移等问题。

虽然这些平台可以被视为一种“平台即服务”,但由于其特殊性质,常常被归类为“MLOps”。这个术语强调了它们在机器学习领域的应用和价值。

总之,“MLOps”平台是云基础架构中针对机器学习工作流的一类特殊平台,它们提供了从数据处理到模型部署的全套功能,被视为机器学习领域的“平台即服务”。

正文完