Netflix hat kürzlich seine Machine Learning Platform (MLP) vorgestellt, die es ermöglicht, Hunderte von AI/ML-Anwendungen auf großem Maßstab zu verwalten. Die Plattform basiert auf Metaflow, einem open-source Machine Learning-Infrastruktur-Framework.
Die MLP-Team von Netflix hat verschiedene Integrations für Metaflow entwickelt, um die Plattform zu erweitern und die Anforderungen der verschiedenen Engineering-Teams zu erfüllen. Diese Integrations ermöglichen es, Projekte von der Prototyp-Phase bis zur Produktion ohne untragbare operationelle Last zu bewältigen.
Ein Beispiel für eine solche Integration ist die "Fast Data"-Bibliothek für Metaflow. Diese Bibliothek ermöglicht den schnellen, skalierbaren und robusten Zugriff auf die Netflix-Datenbank, indem sie Hochleistungs-Komponenten aus dem Python-Daten-Ökosystem nutzt.
Der Maestro-Orchestrator spielt eine kritische Rolle bei der Verwaltung von Metaflow-Projekten in der Produktion. Er unterstützt Skalierbarkeit und Hochverfügbarkeit und ermöglicht die nahtlose Integration von Metaflow-Flows mit anderen Systemen durch Ereignis-Auslösung.
Für Bereitstellungen, die eine API und Echtzeit-Bewertung erfordern, bietet Netflix einen integrierten Modell-Hosting-Service namens Metaflow-Hosting. Dieser Service ermöglicht es, Modelle schnell und skalierbar in eine Produktions-Grade-Web-Schnittstelle zu überführen, die über eine HTTP-REST-API zugänglich ist.
Das MLP-Team von Netflix investiert auch in die Forschung und Entwicklung neuer Technologien, um die Leistung und Effizienz der Plattform zu verbessern. Dazu gehören die Entwicklung von Large Language Models und die Verbesserung der ML-Performance-Infrastruktur.
Netflix engagiert sich auch im Open-Source-Bereich und hat bereits mehrere Projekte open-source gemacht, wie zum Beispiel Polynote, ein polyglottes Notebook mit ersten Klassen.
Insgesamt bietet die Netflix Open Source AI Platform eine umfassende Lösung für die Verwaltung und Entwicklung von AI/ML-Anwendungen auf großem Maßstab. Durch die Kombination von Metaflow, Maestro und Metaflow-Hosting bietet die Plattform eine flexible und skalierbare Infrastruktur für die Entwicklung und Bereitstellung von Machine Learning-Modellen.
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