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在东开放数据科学会议(ODSC)上，机器学习初创公司Petuum的Aurick Qiao博士和佟文博士在他们的演讲“Supercharging MLOps with Composability，自动化和可伸缩性”中公布了他们为AI/ML团队提供的新的企业MLOps平台，目前处于内测阶段。

Petuum通过世界上第一个mlop可组合平台，帮助企业AI/ML团队操作和扩展他们的机器学习管道到生产。经过在CMU、伯克利和斯坦福大学多年的开发，以及在金融、医疗保健、能源和重工业领域的数十个客户的参与，Petuum宣布通过针对特定客户的独家内测发布其平台的有限版本。

“我们花了5年时间与客户一起解决mlop中的困难问题，并学会了如何通过广泛的研究提高AI团队的生产力。Petuum平台帮助人工智能团队用更少的资源做更多的事情。”-乔立克，首席执行官

Petuum的企业MLOps平台是围绕可组合性、开放性和无限可扩展性原则构建的。有了数据、管道和基础设施的通用标准，AI应用程序可以从可重用的构建块构建，并作为可重复的装配线流程的一部分进行管理。Petuum的用户不需要担心基础设施或DevOps专业知识、粘合代码或调优，而是可以专注于在更少的时间、更少的资源和更少的帮助下快速部署更多的项目。

“仅在培训方面，我们就看到了3到8倍的宝贵时间。基础设施编排和Pythonic部署系统对于数据科学家来说非常容易使用。”-工程总监童文

端到端平台包括AI OS与低/无代码Kubernetes优化的AI。通用管道允许低专业水平的用户使用针对任何类型数据的模块化数据包来组合和执行dag。低代码/无代码部署管理器可以通过可观察性和用户管理在生产环境中升级、重用和重新配置管道。该平台还拥有一个革命性的实验管理器，用于平摊自动调优和优化模型和系统的管道。

Petuum获奖团队是从CASL开源联盟中发展出来的，由机器学习操作各个类别的思想领袖组成。Petuum的客户在ML团队和资源的价值和生产力方面有了50%或更多的提高。这些无与伦比的效率只会随着规模的扩大而提高。

“这是Petuum的全宇宙。有了Petuum AI OS，你可以打包任何东西，只要它与Docker和普通的计算系统一起运行。从这个意义上说，你不仅要有这个图形系统，你还需要标准化所有的管道。”-何国伟，人工智能启梦研究所