Why Metaflow?
10 months ago
- #Metaflow
- #Machine Learning
- #Data Science
- 现代企业渴望利用数据科学和机器学习技术，逐步淘汰定制化系统。
- 数据科学/机器学习应用需要统一基础架构以实现更快速、更稳健的开发。
- 所有数据科学/机器学习应用都依赖数据，需要便捷的跨源数据访问与处理能力。
- 数据科学/机器学习应用涉及大量计算，要求可靠且可扩展的云资源支持。
- 数据科学/机器学习应用由多个互连组件构成，需要通过工作流编排来协调执行。
- 数据科学/机器学习应用需要渐进式迭代，要求完善的追踪、组织与版本管理机制。
- 数据科学/机器学习应用通过与周边系统集成来创造商业价值。
- 数据科学/机器学习应用应当灵活选用最优工具，包括现成库或定制化方案。
- Metaflow提供覆盖数据科学/机器学习全栈的基础设施，助力快速迭代与部署。
- Metaflow接管底层基础设施管理，让开发者专注于应用逻辑与模型开发。
- Metaflow基于经过验证的可扩展架构，完美兼容主流云平台与Kubernetes。
- Metaflow已被数百家企业采用，并获得Outerbounds提供的商业支持。