Aqueduct 开源项目教程

1. 项目介绍

Aqueduct 是一个开源的 MLOps（Machine Learning Operations）框架，允许用户使用纯 Python 代码定义和部署机器学习和大型语言模型（LLM）工作负载在任何云基础设施上。它的设计目的是为了简化机器学习工作流程的部署和监控，提供一个统一的接口来运行不同的云服务，如 Kubernetes、Spark、Lambda 等。

2. 项目快速启动

在开始之前，请确保您的环境中已经安装了 Python 3。以下是快速启动 Aqueduct 的步骤：

# 安装 Aqueduct
pip3 install aqueduct-ml

# 启动 Aqueduct 服务
aqueduct start

启动服务后，您可以通过 Aqueduct 的 Python API 开始定义工作流。

3. 应用案例和最佳实践

以下是一些使用 Aqueduct 的应用案例和最佳实践：

案例一：在 Kubernetes 上训练模型

from aqueduct import op, LLM

# 定义一个在 Kubernetes 上使用 GPU 资源的算子
@op(engine='kubernetes', resources={'gpu_resource_name': 'nvidia.com/gpu'})
def train_model(featurized_data):
    # 在这里添加模型训练代码
    model = ...
    return model

# 使用已有的 LLM
vicuna = LLM('vicuna_7b', engine='eks-us-east-2')

# 获取特征数据
features = vicuna(raw_logs, {'prompt': 'Turn this log entry into a CSV: {text}'})

# 训练模型
model = train_model(features)

案例二：使用 AWS Lambda 验证模型

from aqueduct import op

# 定义一个在 AWS Lambda 上运行的算子
@op(engine='lambda')
def validate_model(model, validation_data):
    # 在这里添加模型验证代码
    accuracy = ...
    return accuracy

4. 典型生态项目

以下是一些与 Aqueduct 相关的典型生态项目，它们可以与 Aqueduct 一起使用，以增强机器学习工作流的开发和部署：

• Kubernetes：容器编排工具，用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。
• Spark：分布式计算系统，用于大规模数据处理和分析。
• AWS Lambda：无服务器计算服务，允许您运行代码响应事件，无需管理服务器。

通过结合这些工具和服务，您可以构建一个强大且灵活的机器学习工作流，以满足各种业务需求。