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原文中文，约4300字，阅读约需11分钟。
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内容提要
我在Coupang工作两个月，主要负责BOS系统开发和ML Workflow平台调研。选择Coupang是因为其AI基础设施建设的机会。虽然对ML Workflow了解不深，但我发现其在数据处理和模型生命周期管理上与通用Workflow有显著不同。经过调研，我对Flyte的强类型和多租户支持特别感兴趣，希望能灵活部署选定的ML Workflow系统。
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关键要点
- 作者在Coupang工作两个月，负责BOS系统开发和ML Workflow平台调研。
- 选择Coupang的原因是希望参与AI基础设施建设的机会。
- 作者认为软件行业经历了三次重大变革，当前是AI浪潮的时刻。
- ML Workflow与通用Workflow有显著不同，主要关注数据处理和模型生命周期管理。
- ML Workflow需要集成artifact管理、model registry、model insights和experiment tracking等工具。
- ML Workflow的执行任务通常需要高GPU使用和高内存。
- ML Workflow具有全栈特性，需要从用户完整的use case考虑。
- ML Workflow的开发体验主要依赖Python SDK，支持Python代码的无缝集成。
- ML Workflow的部署体验基于Kubernetes的交互机制，三种主要工具的交互模式一致。
- Kubeflow Pipelines、Flyte和Metaflow各有优劣，Kubeflow社区成熟，Flyte支持强类型和多租户，Metaflow设置简单。
- 作者对Flyte的强类型和多租户支持特别感兴趣，希望灵活部署选定的ML Workflow系统。
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延伸问答
作者在Coupang工作的主要职责是什么？
作者在Coupang负责BOS系统开发和ML Workflow平台调研。
为什么作者选择加入Coupang？
作者选择Coupang是因为希望参与AI基础设施建设的机会。
ML Workflow与通用Workflow有什么显著不同？
ML Workflow主要关注数据处理和模型生命周期管理，而通用Workflow则关注业务流程自动化。
ML Workflow需要集成哪些工具？
ML Workflow需要集成artifact管理、model registry、model insights和experiment tracking等工具。
Flyte的主要优势是什么？
Flyte的主要优势是强类型支持和多租户功能，能够在编译期发现错误，并支持灵活的资源管理。
作者对ML Workflow的开发体验有什么看法？
作者认为ML Workflow的开发体验主要依赖Python SDK，支持Python代码的无缝集成。
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