IBM與Linux基金會底下的AI與資料(LFAI and Data)基金會合作,發布機器學習交換專案(Machine Learning eXchange,MLX),這是一個資料和人工智慧資產目錄執行引擎。

在人工智慧生命周期中,需要使用資料來建構自動化模型,而在這個過程,資料需要經過大量的處理,建構模型的工作也會與不同的團隊互動,創建資料集、特徵、模型或是工作管線任務等,而這些工作,則需要可追溯性、治理、風險管理和元資料收集等功能支援。

為了解決這些問題,開發者需要一個中央儲存庫,儲存所有不同的資產類型,以便跨組織共享和重複使用這些資產,而MLX則提供了解決方案,作為人工智慧構建中央儲存庫,MLX供用戶儲存各種資產類型,並且執行檢查、授權和追蹤資料集,來提高人工智慧生命周期的效率。MLX允許用戶上傳、註冊、執行和部署人工智慧工作管線、模型、資料集和筆記本。

MLX運作在OpenShift和Kubernetes之上,工作管線引擎則是以Kubeflow Pipelines on Tekton為基礎,MLX提供了一系列免費且開源,適用於一般應用程式的深度學習模型,包括可在Kubernetes或OpenShift上,作為微服務執行的可部署模型,而用戶也能夠提供自己的資料來訓練模型。

資料科學家愛用的Jupyter筆記本,是個開源應用程式,可用來創建和共享包含可執行程式碼、函式、視覺化和文字的檔案,而在MLX中,用戶也可以將Jupyter筆記本,作為獨立的工作管線元件運作。


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