首页
/ boson 的项目扩展与二次开发

boson 的项目扩展与二次开发

2025-06-29 21:31:15作者:凌朦慧Richard

项目的基础介绍

Boson 是一个开源的机器学习平台,旨在为数据科学家和工程师提供一个简单、灵活且快速部署的全栈解决方案。它通过集成的工具和统一的数据目录,帮助团队快速实现端到端的机器学习工作流程。

项目的核心功能

Boson 的核心功能包括:

  • Delta Lake 存储层:提供ACID保证和时间旅行功能,为数据管道提供可扩展的版本化存储。
  • 统一的数据目录:将表、模型、工件和其他文件类型作为一等数据公民对待。
  • 高效的数据处理:使用 Polars 进行内存高效的数据操作。
  • 集成的工具:包括 Aim 实验跟踪、Jupyter Lab 开发环境、Dagster 工作流编排等。

项目使用了哪些框架或库?

Boson 使用了以下框架和库:

  • Polars:用于数据处理。
  • Aim:用于实验跟踪。
  • Dagster:用于工作流编排。
  • Docker:用于容器化服务。

项目的代码目录及介绍

项目的代码目录结构大致如下:

  • src/:包含项目的所有代码文件。
    • worker-base/:包含构建基础工作器镜像的Dockerfile。
  • docker-compose.build.yml:用于构建项目的Docker Compose文件。
  • .env.build:构建环境的环境变量文件。
  • README.md:项目说明文件。
  • LICENSE:项目许可证文件。

对项目进行扩展或者二次开发的方向

  1. 工作流编排:目前 Boson 的工作流编排还在进行中(WIP),可以进一步完善和扩展其功能。
  2. 数据上传支持:通过定义工作器挂载来支持数据上传,但当前方法不够方便,可以开发更友好的数据上传功能。
  3. 多云支持:通过集成 Libcloud 等多云框架,扩展 Boson 的云平台兼容性。
  4. 多用户支持:增加多用户支持,使得不同用户可以独立进行实验和模型训练。
  5. 自定义计算环境:允许用户使用自定义镜像来创建特定计算环境,以适应不同的机器学习任务。

通过这些扩展和二次开发的方向,Boson 项目将能够更好地服务于更广泛的数据科学和机器学习场景。

登录后查看全文
热门项目推荐