MLReef 是一個 ML/DL 開發(fā)平臺，包含四個主要部分：

• 數據管理?—— 完全版本化的數據準備和處理基礎設施；
• 發(fā)布代碼庫?—— 容器化和版本化的腳本存儲庫，用于數據管道中的不可變用途
• 實驗管理器?—— 實驗跟蹤、環(huán)境和結果
• ML-Ops?——?ML/DL 作業(yè)的管道和編排解決方案

MLReef 架構

ML 生命周期中的 MLReef ML 組件：

• 當前基于 Git 和 Git LFS 的數據存儲組件。
• 基于工作模塊（由社區(qū)或您的團隊發(fā)布）、數據管理、數據處理/數據可視化/托管或本地實驗管道以及模型管理的模型開發(fā)。
• ML-Ops 編排、實驗和工作流可重復性以及可擴展性。

MLReef 是我們與機器學習/深度學習領域中無數其他研究人員和開發(fā)人員共同解決的一個問題的解決方案：訓練生產級深度學習模型是一個復雜的過程。MLReef 通過關聯代碼版本控制、研究項目、性能指標和模型來源來跟蹤和控制過程。

我們根據最佳數據科學實踐設計了 MLReef，并結合了從 DevOps 中獲得的知識以及對協作的高度關注。

• 每天使用它來促進團隊中的協作和可見性
• 只需單擊一下按鈕，即可從任何代碼存儲庫在云中創(chuàng)建作業(yè)
• 自動化流程并創(chuàng)建管道以收集您的實驗日志、輸出和數據
• 通過在 MLReef 平臺上對所有內容進行編目，使您的 ML 生命周期變得透明