Lyft宣布(bu)開源自家(jia)的云本地機(ji)器學習和(he)數據處(chu)理(li)平(ping)臺Flyte。Flyte是一個(ge)結構(gou)化(hua)編程和(he)分布(bu)式(shi)處(chu)理(li)平(ping)臺，用于高度并發、可伸縮(suo)和(he)可維護的工作流。
Flyte已經為(wei)Lyft的(de)生產(chan)模(mo)型培訓和數據處理(li)服(fu)務(wu)了(le)三年多(duo)，成為(wei)了(le)定價、位(wei)置(zhi)、預計(ji)到(dao)達時(shi)間(jian)（ETA）、地(di)圖(tu)繪制、自動駕駛（L5）等(deng)團隊的(de)實際平臺。Flyte在Lyft管理(li)著7000多(duo)個的(de)工作(zuo)流，每(mei)月執行總數超過100000次，100萬(wan)個任務(wu)和1000萬(wan)個容器。
Lyft稱，“數(shu)據(ju)(ju)現在已成為公(gong)司的(de)(de)主(zhu)要(yao)資產(chan)，執行大規模計算(suan)作(zuo)業對業務(wu)至關重要(yao)，但是實際(ji)操作(zuo)比較困難(nan)，擴展、監(jian)視(shi)和管理計算(suan)集群成為每個產(chan)品(pin)團隊的(de)(de)負擔，從而減慢(man)了迭(die)代和隨(sui)后的(de)(de)產(chan)品(pin)創新。此外(wai)，這些(xie)工作(zuo)流(liu)通(tong)常具有復雜(za)的(de)(de)數(shu)據(ju)(ju)依賴(lai)關系(xi)，”Lyft在博客中(zhong)寫道。“Flyte的(de)(de)任務(wu)是通(tong)過(guo)提取這些(xie)開銷來提高機器學習和數(shu)據(ju)(ju)處(chu)理的(de)(de)開發速度。”
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