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【简介】
机器学习的工程复杂度，除了来自于常见的软件开发问题外，还和机器学习数据驱动的特点相关，这就带来了其工作流程链路更长，数据版本失控，实验难以跟踪、结果难以重现，模型迭代成本巨大等一系列问题。为了解决这些机器学习特有的问题，很多企业构建了内部机器学习平台来管理机器学习生命周期，其中最有名的是Google的Tensorflow Extended，Facebook的FBLearner Flow，Uber的Michelangelo，遗憾的是这些平台都需要绑定在公司内部的基础设施之上，无法彻底开源。而这些机器学习平台的骨架就是机器学习工作流系统，它可以让数据科学家灵活定义自己的机器学习流水线，重用已有的数据处理和模型训练能力，进而更好的管理机器学习生命周期。