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在伦敦的Inspire欧洲会议上,三个月前,Alteryx公司收购了Yhat数据科学模型管理公司,并宣布Alteryx公司将推出AlteryxServer产品,用于部署、管理和集成机器学习模型,支持公司防火墙或公共云。
一个反复出现的问题到目前为止,操作机器学习模型的挑战已经开始被更好地理解。 从本质上讲,数据科学家有能力建立机器学习模型,并在某种程度上手动、定制的基础上使用它们。 但是,将这些模型部署到生产中,并使主流开发人员能够从中构建智能应用程序是另一回事。 对于非开发人员来说,利用这些模型更是危险。
根据Alteryx的产品管理副总裁AshleyKramer的说法,Promotion将通过允许部署模型和在它们周围生成RESTAPI来解决这一差距,所有这些都可以从AlteryxDesigner环境中调用。 克莱默通过电子邮件向我解释说,“模型被部署到他们自己定制的Docker图像中,使您能够根据其依赖关系自定义每个模型。 然后,推广可以根据企业的需要将每种模式向上或向下扩展。
虽然Alteryx已经有能力根据基于R编程语言的模型构建、训练和评分,但推广基于Python、Py Spark和TensorFlow以及R的支持模型。推广将增加部署机器学习模型的能力,并为它们生成API,这些API可以从各种应用程序开发环境调用。
克莱默解释说,AlteryxDesigner工作流还可以重新培训模型,将最新数据结合起来,然后将它们重新部署到Promot,并补充说,“Promot在模型版本之间进行‘热切换’,因此在部署期间不会停机。”
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