Start Cloud IBM CodeFlare vereinfacht den Wechsel zur Hybrid Cloud

IBM CodeFlare vereinfacht den Wechsel zur Hybrid Cloud

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Unternehmen verlassen sich mehr denn je auf Daten, aber das kann den Zeitaufwand für den Aufbau und die Verwaltung der Infrastruktur kosten.

Um die Integration und effiziente Skalierung dieser Big Data- und KI-Workflows in hybride Cloud-Umgebungen zu rationalisieren, führt IBM Research CodeFlare ein.

CodeFlare wurde erstellt mit Strahl, eine Open-Source-Technologie von UC Berkeley. Es automatisiert und beschleunigt das Training, die Verarbeitung und die Skalierung von ML-Modellen, sodass sich Entwickler mehr auf Dateneinblicke und weniger auf die Systemkonfiguration konzentrieren können.

CodeFlare ist Open Source und verfügbar über die IBM GitHub-Repository. IBM veröffentlicht den Open-Source-Code von CodeFlare zusammen mit Beispielen, die auf IBM Cloud und Red Hat Operate First laufen.

Um ein Modell für maschinelles Lernen zu erstellen, müssen Forscher und Entwickler das Modell zunächst trainieren und optimieren. Dies kann Datenbereinigung, Merkmalsextraktion und Modelloptimierung umfassen. CodeFlare vereinfacht diesen Prozess mit einer Python-basierten Schnittstelle für eine sogenannte Pipeline – und macht es einfacher, Daten zu integrieren, zu parallelisieren und zu teilen. Es zielt darauf ab, Pipeline-Workflows über mehrere Plattformen hinweg zu vereinheitlichen, ohne dass Data Scientists eine neue Workflow-Sprache erlernen müssen.

CodeFlare-Pipelines werden auf IBMs neuer serverloser Plattform IBM Cloud Code Engine und Red Hat OpenShift ausgeführt. Es zielt auch darauf ab, die Integration und Überbrückung mit anderen Cloud-nativen Systemen zu erleichtern, indem Adapter bereitgestellt werden, um Ereignisauslöser (z Objektspeicher, Data Lakes und verteilte Dateisysteme.

Mehr über CloudFlare erfahren Sie auf der IBM Research-Blog.

Bildnachweis: tomwang/Depositphotos.com



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