← 返回蜂巢洞察

Yelp通过训练编排工具实现了机器学习模型训练的统一化管理。

Yelp推出了“Training Orchestrator”这一新内部框架。该框架取代了之前各团队单独使用的Spark训练脚本,现在采用了基于配置、以DAG结构为基础的执行模型。 作者:Claudio Masolo

Yelp推出了“Training Orchestrator”这一新内部框架。该框架取代了之前各团队单独使用的Spark训练脚本,现在采用了基于配置、以DAG结构为基础的执行模型。

作者:Claudio Masolo

相关文章

技术实践

Grafana的gcx及MCP服务器已正式进入通用可用阶段,这些功能为基于遥测数据的代理开发提供了有力支持。

Grafana Labs宣布,目前已正式推出了两款工具,这些工具能够让人工智能编码代理在开发过程中查询实时的观测数据:gcx CLI和Grafana MCP服务器。这两款工具都允许代理从Grafana Cloud或自行搭建的环境中获取各种指标数据、日志信息、跟踪记录、服务水平目标以及合成监控结果。 作者:Claudio Masolo

阅读全文
技术实践

Terraform推出了tfpolicy这一基于HCL编写的“政策即代码”框架。

HashiCorp推出了tfpolicy,这是一个基于HCL的新政策即代码框架,专为Terraform设计。目前该框架已在HCP Terraform中进入公开测试阶段。它的作用在于通过将政策的制定与执行直接集成到Terraform的工作流程中,来简化基础设施管理的流程并使其更加现代化,从而无需再使用额外的工具或语言。 作者:Sergio De Simone

阅读全文