Die Plattform für maschinelles Lernen von Zaubersprüchen wird vor Ort gestartet

Spell, eine End-to-End-Plattform für maschinelles Lernen und Deep Learning, die Datenvorbereitung, Schulung, Bereitstellung und Verwaltung umfasst, hat Spell for Private Machines angekündigt, eine neue Version seines Systems, die auch auf Ihrer eigenen Hardware bereitgestellt werden kann wie bei Cloud-Ressourcen.

Spell wurde von Serkan Piantino, ehemaliger technischer Direktor bei Facebook und Gründer der AI-Forschungsgruppe von Facebook, gegründet. Mit Spell können Teams reproduzierbare maschinelle Lernsysteme erstellen, die vertraute Tools wie Jupyter-Notebooks enthalten und Cloud-gehostete GPU-Recheninstanzen nutzen.

Der Zauber betont die Benutzerfreundlichkeit. Beispielsweise ist die Hyperparameteroptimierung für ein Experiment eine Ein-Befehl-Funktion auf hoher Ebene. Benutzer müssen auch nicht viel tun, um die Infrastruktur zu konfigurieren. Spell erkennt, welche Hardware verfügbar ist, und orchestriert sie entsprechend. Spell organisiert auch Experiment-Assets, sodass sowohl Experimente als auch deren Daten im Rahmen des Entwicklungsprozesses versioniert und überprüft werden können.

Der Zauber lief ursprünglich nur in der Wolke; Bisher gab es keine Bereitstellung hinter der Firewall. Mit Spell For Private Machines können Entwickler die Plattform auf ihrer eigenen Hardware ausführen. Sowohl On-Prem- als auch Cloud-Ressourcen können nach Bedarf gemischt und angepasst werden. Beispielsweise könnte eine Prototypversion eines Projekts auf lokaler Hardware erstellt und dann für die Produktionsbereitstellung auf eine AWS-Instanz skaliert werden.

Ein Großteil des Workflows von Spell ist bereits so konzipiert, dass er sich wie lokal ausgeführt anfühlt und vorhandene Workflows ergänzt. Python-Tools für die Zauberarbeit können beispielsweise mit eingerichtet werden pip install spell. Und da die Zauberlaufzeit Container verwendet, können mehrere Versionen eines Experiments mit unterschiedlichen Hyperparameter-Drehungen nebeneinander ausgeführt werden.