Caicloud Clever v1.4.0 发布:云原生 AI 中台加速企业 AI 落地

2019-07-04

近年来,AI 技术在企业业务研发中的占比逐年升高。根据 Gartner 今年一月发布的最新报告,全球企业的 AI 部署在过去四年中增长了 270%,仅去年就增长了 37%


然而,虽然企业对 AI 技术的重视程度与日俱增,但真正能充分发挥机器学习、深度学习能力的公司仍屈指可数。


“作为当前最先进的技术之一,AI 的 DevOps 区别于传统项目,除了数据处理、模型选择、模型训练等流程,它还需要企业投入大量精力支持基础架构,甚至针对业务类型,设计完全定制的 DevOps 堆栈。

在这个过程中,企业一方面需要付出巨额的时间和金钱成本,另一方面,大量高价值的算法工程师、数据科学家也不得不从核心开发任务中抽身,投入基础设施建设,整个开发过程进度缓慢、低效,严重影响业务的灵活性。”


为破除智能化转型难题,帮助企业实现智能化应用的快速开发、迅速上线、立即见效,才云科技在全新版本的 Caicloud Clever v1.4.0 中推出了大量新功能——


新增 Git 代码管理,助力企业实现数据资源、代码和模型的版本控制;推出开发空间,一站式串联开发流程,为灵活开发、高效开发提供一系列解决方案;推出 Spark 任务支持,高效处理海量数据;提供更健全平台模型生态,加速 AI 与业务的融合。


同时,Caicloud Clever v1.4.0 将以上功能集成在 AI-DevOps 中,为企业形成敏捷高效的 AI 开发创新实力和 IT 管理综合能力保驾护航。


01 支持 Git 代码管理


在 AI 开发中,代码作为最重要的资源之一,目前仍面临管理过于粗放的问题。


由于缺乏工具对代码进行统一存储,企业客户在模型交付时往往找不到与开发环节相对应的 AI 代码,无法溯源,代码管理难度大、效率低,影响模型后续的持续集成、发布等工作。


针对这个问题,Caicloud Clever v1.4.0 新增 Git 代码管理支持。平台提供预置的 GitLab 服务,方便企业通过 Git 管理数据处理、模型训练、模型评估等各个环节的代码。


在平台全流程 AI-DevOps 体系的帮助下,Caicloud Clever v1.4.0 能实现 AI 代码在模型开发、模型训练、模型评估等各个流程中的平滑衔接和使用。


02 交互式在线开发环境


对企业客户来说,一个成熟、易用的平台不仅能作为 IDE 串联起 AI 开发的整个流程,它应该也能支撑用户有机管理数据资源和输出的模型结果,降低技术门槛,方便团队协作,保障整个流程的灵活高效。


全新版本的 Caicloud Clever 基于平台的数据管理、代码管理和模型管理能力,抽象出交互式在线开发空间,一站式提供多种 AI 开发功能

  • 版本控制:Caicloud Clever v1.4.0 支持点选式获取数据集和模型集的指定版本,一键式将个人空间中的数据、模型、代码成果推送到服务端归档管理;
  • 可视化:Caicloud Clever v1.4.0 提供 TensorBoard 支持,用户启动即可进行可视化工作;
  • 开发者友好:新版本也提供悬浮式 Terminal 操作框,支持平台数据仓库、模型仓库及 Git 命令行操作,给予热爱命令行的开发者极大便利。


而作为一个开发环境,Caicloud Clever 也预置 TensorFlow、PyTorch、Keras、Caffe、Caffe2、MXNet、Scikit-learn 等多种 kernel,对 Jupyter Notebook 环境进行了优化,支持 GPU 加速和自定义 Jupyter Notebook 镜像环境,充分满足企业在框架选择、交互式开发上的丰富需求,为 AI 开发敏捷响应业务需要提供保障。


03 支持 Spark 任务


当前,随着可获取数据的不断增加,企业正迫切引入更先进的数据分析、机器学习和深度学习方法,从数据中提炼洞察,为业务创新和优化提供强大支持。可以说,数据的响应能力、处理能力决定着当前企业的业务效率。


Spark 是一个分布式、内存式、流式计算引擎,可以快速完成大型复杂数据处理工作,它也是企业处理数据、AI 开发的常用工具。


为响应市场需要,Caicloud Clever v1.4.0 支持 Spark 任务,用户导入执行文件即可开始数据处理,完美解决企业在自己部署 Spark 时常遇到的部署缓慢、资源管理、服务灾备等问题。


此外,在平台全流程 AI-DevOps 体系的加成下,Spark 任务也可以纳入 AI 流水线中,方便快捷地与平台的数据仓库、模型仓库进行交互。


04 模型生态更健全


为帮助企业尽快在生产环境中应用 AI 辅助决策、优化业务,不断验证新想法,有效控制决策以及产品迭代引发的风险,Caicloud Clever 除了提供模型一键部署,它在这次更新中也增加了许多新功能,模型生态进一步完善:

  • 场景化模型服务:Caicloud Clever v1.4.0 支持场景化的模型服务,用户现在可以将相同业务场景的模型添加到同一个场景服务中;
  • A/B 测试:新版本支持基于负载配比分流和基于请求内容引流两种 A/B 测试模式;
  • 模型评估与对比:对于指定模型,Caicloud Clever v1.4.0 现在可以发起模型评估作业,支持预置及自定义的模型评估方法,评估结果归档在模型详情中,用户还可以对多个模型的评估结果进行对比;
  • 模型部署:Caicloud Clever v1.4.0 的模型服务支持自动弹性伸缩,用户也可以选择多个模型共享 GPU 加速以提高 GPU 利用率。


05 整套 AI-DevOps 体系


事实上,以上亮点都不是孤立的,它们全数集成在平台 AI-DevOps 体系中,方便开发人员聚焦核心业务,缩短企业 AI 开发周期,提升开发效率,为企业部署 AI 提供一站式、流畅的完美体验。


通过点选,用户可以在工程流图中添加 Spark 数据处理、模型训练、模型更新等任务。任务进行时,用户能通过 Git 代码服务直接引用开发空间的开发代码,加速开发流程。与 Caicloud Clever 历史版本一样,编排好的工程流图可以发布成 AI 流水线,加速 AI 项目的工程化及落地。


06 Caicloud Clever:定义云原生 AI 中台


近些年,随着中国数字化转型的飞速发展和企业对敏捷性要求的不断提升,“中台”战略已经成为众多头部企业的核心战略。


才云科技倾力打造的 Caicloud Clever 首创“云原生 AI 中台”理念。一方面,它通过“中台”沉淀通用 AI 技术能力、流程管理、生产组件,帮助企业快速定制不同场景下的 AI 产品;另一方面,它利用云原生的强大算力支持,实现了高效 CPU+GPU 混合管理、分布式神经网络训练加速、微服务模型业务构建、DevOps 与自动化运维,落地了业务与数据的打通和融合。


前瞻决策,赢取未来。致力于自动化 AI DevOps 全流程的 Caicloud Clever,正是企业追寻的 AI 投资回报率的“最后一公里”

结合谷歌十年容器实践,基于国内大型企业落地经验打造 的容器集群智能云平台。

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