The Cloudflare Blog
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Cloudflare 的机器学习运维平台
内容提要
云服务提供商Cloudflare分享了他们在机器学习（ML）训练方面的经验教训，包括使用ML模型改进产品，采用Jupyter Notebooks、GitOps和模板等最佳实践，以及介绍了编排工具如Apache Airflow、Argo Workflows和Kubeflow Pipelines。他们强调了硬件选择和采用MLops的重要性，呼吁加入Cloudflare社区共同推动现代软件实践和工具在数据科学领域的应用。
关键要点
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Cloudflare在核心服务中依赖机器学习和人工智能，积累了大量经验。
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Cloudflare推出了Workers AI，简化了模型推理的过程。
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机器学习模型在Cloudflare的产品中扮演着重要角色，包括WAF和机器人管理。
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Cloudflare实施了最佳实践，包括使用Jupyter Notebooks、GitOps和模板。
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JupyterHub在Kubernetes上部署，以支持数据科学团队的协作和资源管理。
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GitOps作为持续交付策略，简化了基础设施和应用程序的管理。
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Cloudflare计划将平台迁移到Kubeflow，以简化机器学习工作流的开发和管理。
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Cloudflare提供了一系列模型模板，帮助数据科学家快速启动新项目。
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使用有向无环图（DAG）组织数据科学流程，支持多种编排工具。
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Apache Airflow、Argo Workflows和Kubeflow Pipelines是主要的工作流编排工具。
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硬件选择对性能至关重要，需根据工作负载优化GPU和CPU的使用。
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MLops的采用是机器学习旅程中的一大挑战，Cloudflare致力于标准化ML流程。
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Cloudflare呼吁加入社区，共同推动现代软件实践在数据科学中的应用。
