플라이트
플라이트이란 무엇인가요?
플라이트는 데이터, ML 및 분석 스택을 원활하게 통합하는 무한한 확장성과 유연성을 갖춘 워크플로 오케스트레이션 플랫폼입니다. 생산 수준의 데이터 및 ML 워크플로를 쉽게 구축하는 데 도움이 됩니다.
플라이트을 어떻게 사용하나요?
플라이트를 사용하려면 다음 단계를 따를 수 있습니다: 1. 직관적인 Python SDK 또는 선택한 언어를 사용하여 데이터 및 ML 워크플로를 구축하세요. 2. 최소한의 플라이트 설정 또는 샌드박스에서 워크플로를 디버그하고 반복하세요. 3. 데이터 계보와 로그를 추적하여 워크플로 실행을 분석하고 모니터링하세요. 4. FlyteDecks를 사용하여 플롯을 시각화하거나 데이터를 시각화하세요. 5. 인프라 복잡성을 다루지 않고 클라우드 또는 온프레미스로 워크플로를 배포하세요. 6. 리소스 할당을 동적으로 조정하여 워크플로를 확장하세요. 참고: 플라이트는 데이터, 기계 학습, 분석, 생물 정보학 및 AI 오케스트레이션의 다양한 사용 사례를 지원하기 위해 다양한 통합 및 기능을 제공합니다.
플라이트의 핵심 기능
무한한 확장성과 유연성을 갖춘 워크플로 오케스트레이션 플랫폼
데이터, ML 및 분석 스택을 원활하게 통합
생산 수준의 소프트웨어로 빠른 실험
변경되는 워크로드 및 리소스 요구 처리 능력
데이터 전문가와 과학자들이 독립적으로 작업할 수 있도록 함
워크플로 상태를 추적하기 위한 end-to-end 데이터 계보
재사용 가능한 구성 요소와 협업
원활한 플랫폼 수준의 통합
인프라 변경 없이 동적 리소스 할당
FlyteDecks로 플롯 시각화 및 렌더링
플라이트의 사용 사례
데이터 처리
분산된 모델 학습
데이터 분석
생물 정보학
AI 오케스트레이션
플라이트의 FAQ
플라이트는 무엇인가요?
플라이트를 어떻게 사용할 수 있나요?
플라이트의 핵심 기능은 무엇인가요?
플라이트의 사용 사례는 무엇인가요?
플라이트의 가격 정보는 제공되나요?
플라이트 회사
플라이트 회사 이름: Union.ai .
플라이트 Linkedin
플라이트 Linkedin 링크: http://linkedin.com/
플라이트 Twitter
플라이트 Twitter 링크: https://twitter.com/flyteorg
플라이트 Github
플라이트 Github 링크: https://github.com/flyteorg/flyte
플라이트 리뷰(0)
플라이트 분석
플라이트 웹사이트 트래픽 분석
지리적 트래픽
상위 5지역
플라이트 삽입 실행
웹사이트 배지를 사용하여 커뮤니티에서 Toolify Launch에 대한 지원을 유도하세요. 홈페이지나 바닥글에 쉽게 삽입할 수 있습니다.
플라이트의 대안
소셜 리스닝
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
총 40개의 소셜 미디어 데이터를 보려면 잠금을 해제해야 합니다