Lyft 使用 Flyte 实现可扩展和可维护的工作流程
分析
这篇文章来自 Practical AI，讨论了 Lyft 使用 Flyte，一个用于机器学习和数据处理的开源、云原生平台。 对 Lyft 的软件工程师 Haytham AbuelFutuh 和 Ketan Umare 的采访涵盖了 Flyte 开发的动机、其核心价值主张、类型系统在用户体验中的作用、它与 Kubeflow 的关系以及它在 Lyft 中的应用。 重点是 Flyte 如何实现可扩展和可维护的工作流程，这是任何大规模数据和机器学习操作的关键方面。 这篇文章可能提供了关于在生产环境中构建和部署机器学习模型相关的挑战和解决方案的见解。
引用
“我们讨论了促使 Ketan 开展这个项目的动机以及他构建 Flyte 的经验、核心价值主张、类型系统对用户体验的意义、它与 Kubeflow 的关系以及 Flyte 在 Lyft 中的使用方式。”