MLOps调度解决方案
打造端到端的
自动化MLOps 工作流
描述
轻松完成机器学习模型建设和部署
在机器学习从开发到上线的业务闭环中，数据处理、特征开发、模型训练与规模化部署往往要耗费大量的时间和人力。为了提高模型的部署效率，简化繁琐且重复的工作，让整个模型开发，部署，更新流程更加系统化，WhaleScheduler提供多种开箱即用的机器学习调度组件，无缝链接特征工程与调度环节，完成规模化的上线部署，打造端到端 MLOps 工作流，帮助开发者专注于业务价值的探索。
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简单配置 串联多机器学习组件
WhaleScheduler的可视化的编排界面提供开箱即用的机器学习调度组件，可调用包括Jupyter、MLflow和OpenMLDB在内的多中主流MLOps程序。通过简单的DAG图拖拽快速串联多特征工程项目组件，快速编排机器学习的工作全流程。
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看得见的机器学习过程
实时监控工作进程，随时查看模型效果，为机器学习过程提供可观察性，快速发现在机器学习生命周期中出现的问题。数据仪表盘展示工作流的各项关键指标，提供任务级日志和实时告警通知机制。
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随时调整 自动更新模型
在模型评估表现不好时，可以随时进行调参，一键重启模型训练。同时支持定时启动任务，自动完成数据更新、模型训练、模型评估，模型部署和上线应用。强大的容错机制和丰富的工作流运行管理功能，可最大化提升模型开发、部署和运维的效率和质量。
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白鲸开源科技是由 Apache DolphinScheduler 和 Apache SeaTunnel开源项目核心团队和来自全球范围内的数据领域专家组建。我们致力于打造下一代云原生 DataOps 平台，助力企业在大数据和云时代，智能化地完成海量数据的处理、调度和治理。
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