Flyte
¿Qué es Flyte?
Flyte es una plataforma de orquestación de flujos de trabajo escalable y flexible que unifica de manera perfecta los conjuntos de datos, ML y analíticos. Ayuda a construir flujos de trabajo de datos y ML de calidad de producción sin complicaciones.
¿Cómo usar Flyte?
Para usar Flyte, puedes seguir estos pasos: 1. Construye tus flujos de trabajo de datos y ML utilizando el intuitivo SDK de Python o cualquier lenguaje de tu elección. 2. Depura e itera en tus flujos de trabajo en una mínima configuración de Flyte o un entorno seguro. 3. Analiza y monitoriza la ejecución de tus flujos de trabajo rastreando la línea de datos y los registros. 4. Visualiza y renderiza gráficos o visualiza datos con FlyteDecks. 5. Implementa tus flujos de trabajo en la nube o en la infraestructura local sin lidiar con complejidades de infraestructura. 6. Escala tus flujos de trabajo de manera dinámica, ajustando la asignación de recursos según sea necesario. Nota: Flyte ofrece una variedad de integraciones y características para soportar diversos casos de uso en datos, aprendizaje automático, analíticas, bioinformática y orquestación de IA.
Características principales de Flyte
Plataforma de orquestación de flujos de trabajo escalable y flexible
Unifica de manera perfecta los conjuntos de datos, ML y analíticos
Experimentación rápida con software de calidad de producción
Escalabilidad para manejar cargas de trabajo cambiantes y necesidades de recursos
Empodera a los profesionales y científicos de datos para trabajar de forma independiente
Historial de datos de principio a fin para rastrear la salud del flujo de trabajo
Colaboración con componentes reutilizables
Integraciones fluidas a nivel de plataforma
Asignación dinámica de recursos sin cambios en la infraestructura
Visualización y renderización de gráficos con FlyteDecks
Casos de uso de Flyte
Procesamiento de datos
Entrenamiento de modelos distribuidos
Análisis de datos
Bioinformática
Orquestación de IA
FAQ de Flyte
¿Qué es Flyte?
¿Cómo puedo usar Flyte?
¿Cuáles son las características principales de Flyte?
¿Cuáles son los casos de uso de Flyte?
¿Hay información de precios disponible para Flyte?
Flyte empresa
Flyte Nombre de la empresa: Union.ai .
Linkedin de Flyte
Enlace de Linkedin de Flyte: http://linkedin.com/
Twitter de Flyte
Enlace de Twitter de Flyte: https://twitter.com/flyteorg
Github de Flyte
Enlace de Github de Flyte: https://github.com/flyteorg/flyte
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Build a Custom Chatbot with LLMs + RAG
Workshop Links to follow along: Union Serverless signup: https://signup.union.ai/?group=workshop Rag Workshop Repo: https://github.com/unionai-oss/union-rag/blob/main/WORKSHOP.md Have questions after the live stream? Join the Slack community: https://slack.flyte.org/ Most modern chatbots today use Large Language Models(LLMs), Retrieval Augmented Generation(RAG), and scalable workflows to create a unique conversational experience! This workshop will equip you with the skills to effectively build your own chatbot and scalable AI workflows for LLMs using and union.ai The Modern MLOps tooling will also provide a reliable framework for your machine learning operations by streamlining processes, increasing efficiency, and adding reproducibility to your AI applications. This workshop will cover: Using LLMs Building RAG system for information retrieval Prompt engineering Creating scalable workflows using Union.ai (powered by Flyte) What you'll need to follow along: A free Union.ai account (Link provided at workshop) A GitHub account Who should attend: Anyone interested in building custom chatbots with LLMs and best MLOps practices should attend. This workshop is designed to be approachable for most skill levels. Familiarity with machine learning and Python is strongly encouraged but not required. By the end of this workshop, you'll be able to build a custom chatbot using LLMs, RAG, and scalable AI workflows for large language models (LLMs). About the Speaker: Niels is a machine learning engineer and core maintainer of Flyte, an open source ML orchestration tool and author and maintainer of Pandera, a data testing tool for dataframes. He has a Masters in Public Health with a specialization in sociomedical science and public health informatics, and prior to that a background in developmental biology and immunology. His research interests include reinforcement learning, AutoML, creative machine learning, and fairness, accountability, and transparency in automated systems. He enjoys developing open source tools to make data science and machine learning practitioners more productive. About Union.ai Union is an AI platform powered by Flyte that simplifies ML infrastructure so you can develop, deploy, and innovate faster. Write your code in Python, collaborate across departments, and enjoy full reproducibility and auditability. Union lets you focus on what matters. 💬 Join our AI and MLOps Slack Community: https://slack.flyte.org/ ⭐ Check out Flyte on GitHub: https://github.com/flyteorg/flyte 🤝 Learn about everything else we’re doing at https://union.ai/
Stripe | Faster end to end ML dev lifecycle with Flyte
Mick Jermsurawong, Machine Learning Infrastructure Engineer, gives a presentation about how the beneficial features of Flyte allow Stripe to accelerate their ML development. Slides: https://drive.google.com/file/d/1nB3-N0ZxhgSuHtX-8K-fsqz9MdkVCOk0/view?usp=sharing Stripe: https://stripe.com/ Website: https://flyte.org/ Join our Slack: https://flyte-org.slack.com/
Flyte School: Flyte Architecture Deep Dive
Flyte is a Kubernetes-native platform built with multiple components designed to help Data Scientists and ML Engineers handle complexity in a cost-effective manner. Have a deeper look at these components and how they interact together. This session covers: - Breakdown of Flyte components, their roles and how they interact with each other - The lifecycle of a workflow - A live walkthrough on what all these pieces look like in a Kubernetes environment Learning Goals: - Become familiar with Flyte’s touchpoints on a Kubernetes environment and be prepared to support it - Develop better troubleshooting skills by understanding the system components Resources: Flyte Component Architecture: https://docs.flyte.org/en/latest/concepts/architecture.html Join the Flyte community: https://flyte-org.slack.com/ Checkout Flyte, the open-source orchestrator that facilitates building production-grade data and ML pipelines: https://github.com/flyteorg/flyte
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