基于 K8s 原生扩展的机器学习平台引擎ML Engine

所属专题:机器学习平台与业务提升

所属领域:

嘉宾 : 褚向阳 | 小米人工智能部/高级软件工程师

会议室 : 一层 五号厅CD

讲师介绍

专题演讲嘉宾:褚向阳

小米 人工智能部/高级软件工程师

2013 年毕业后加入红帽软件,吸收开源文化,接触 OpenStack 和 IaaS 平台相关技术。2015 年底开始加入容器云创业公司,参与打造容器化的 PaaS 平台,2018 年加入小米人工智能部,负责小米机器学习平台的建设,重点支持各个框架的分布式训练,订制优化 K8s 调度,努力提高平台用户体验的同时保证集群利用率。持续关注 Kubeflow 社区及性能优化相关开源项目发展。

议题介绍

地点:一层 五号厅CD
所属专题:机器学习平台与业务提升
所属领域:

演讲:基于 K8s 原生扩展的机器学习平台引擎ML Engine

CloudML 是小米人工智能部的机器学习平台,随着业务的发展和用户的增多,结合 K8s/Kubeflow 社区对于原生扩展及 ML/DL 平台发展方向,我们提出了基于 K8s 原生扩展的新一代机器学习平台引擎 ML Engine,主要思路是充分利用 K8s 原生的扩展机制,包括 CRD / Webhook / Scheduling Framework 等,将机器学习平台相关的业务模型、控制逻辑和调度策略融入到 K8s 集群中,提供更好的生命周期管理,同时满足高可用、稳定性和易维护性的云原生特性。

演讲提纲:

  1. 小米 CloudML 平台简介
  2. ML Engine 架构设计演进
  3. ML Engine 对多框架的分布式训练支持详解
  4. 未来发展方向和具体工作

听众受益点:

  1. 了解目前机器学习平台所需要解决的问题
  2. 理解使用 K8s 的扩展功能来实现定制需求的方法和优势
  3. 重新思考云原生的机器学习平台架构

交通指南

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