Linux Foundation 26.06.2020, 15:20 Uhr

Projekt MLflow tritt der Linux Foundation bei

Die End-to-End-Plattform für Machine Learning wird von der Linux Foundation angenommen. Vor zwei Jahren ging sie an den Start, nun verzeichnet MLflow bereits mehr als 2 Millionen Downloads pro Monat und über 200 Mitwirkende.
(Quelle: mlflow.org )
Die Non-Profit-Organisation Linux Foundation hat verkündet, dass MLflow, die von Databricks geschaffene Open-Source-Plattform für Machine Learning (ML), der Linux Foundation beitreten wird. Seit seiner Einführung auf dem Spark + AI Summit vor zwei Jahren hat MLflow ein beeindruckendes Engagement der Community von über 200 Mitwirkenden zu verzeichnen und wird monatlich mehr als zwei Millionen Mal heruntergeladen. Die Linux Foundation bietet eine anbieterneutrale Anlaufstelle mit einem Open-Governance-Modell, um das MLflow-Projekt weiter auszubauen und noch mehr Community-Beteiligung zu ermöglichen.
«Die stetige Zunahme des Community-Engagements zeigt das Interesse der Data Teams an der Machine-Learning-Plattform der Zukunft. Die Zustimmung zeigt die Notwendigkeit eines Open-Source-Ansatzes zur Standardisierung des Lebenszyklus von Machine Learning», erklärt Michael Dolan, VP of Strategic Programs bei der Linux Foundation. «Unsere Erfahrung in der Zusammenarbeit mit den grössten Open-Source-Projekten der Welt zeigt, dass ein Open-Governance-Modell durch eine breite Beteiligung der Industrie und Konsensbildung eine schnellere Innovation und Umsetzung ermöglicht.»

ML-Modelle für Data Scientists

Databricks schuf MLflow als Antwort auf den komplizierten Prozess der ML-Modellentwicklung. Traditionell war der Prozess der Erstellung, Schulung, Feinabstimmung, Bereitstellung und Verwaltung von ML-Modellen für Data Scientists und Entwickler äusserst schwierig. Im Gegensatz zur traditionellen Softwareentwicklung, bei der es nur um Codeversionen geht, müssen ML-Modelle auch Versionen von Datensätzen, Modellparametern und Algorithmen berücksichtigen. Dadurch entsteht ein exponentiell grösserer Satz von Variablen zur Erfassung und Verwaltung. Darüber hinaus ist ML ein sehr iterativer Prozess und stützt sich auf eine enge Zusammenarbeit zwischen Data- und Anwendungsteams. MLflow sorgt dafür, dass dieser Prozess gut zu bewältigen ist, indem es eine Plattform für die Verwaltung des gesamten Entwicklungszyklus von ML von der Datenvorbereitung bis zum Produktionseinsatz bietet, einschliesslich der Verfolgung von Experimenten (Versuchsprojekten), der Verpackung von Code in reproduzierbare Abläufe und der gemeinsamen Nutzung und Zusammenarbeit von Modellen.
Matei Zaharia, Schöpfer von Apache Spark und MLflow, hat die Neuigkeiten während seiner Keynote-Präsentation auf dem Spark + AI Summit vorgestellt. «MLflow ist zum Open-Source-Standard für Machine-Learning-Plattformen geworden, dank der Community der Mitwirkenden, die aus Hunderten von Ingenieuren aus über hundert Unternehmen besteht. Machine Learning verändert alle wichtigen Branchen und beeinflusst Milliarden von Entscheidungen im Einzelhandel, im Finanzwesen und im Gesundheitswesen. Unser Schritt, MLflow in die Linux Foundation einzubringen, ist eine Einladung an die Machine Learning Community, die besten Praktiken für ML-Engineering in eine Standardplattform zu integrieren, die offen, kooperativ und durchgängig ist.»

Bernhard Lauer
Autor(in) Bernhard Lauer


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