一个设计完善的机器学习平台是什么样子？
一个设计完善的机器学习平台可以在 AI 应用全生命周期的开发和管理过程起到作用。具体而言，设计完善的机器学习平台具备六大能力：一是统一的存储空间，支持多数据源导入。二是 Pipeline 可视化工作流管理与执行，支持数据科学家从数据建模阶段开始的可视化管理，节省成本，快速体现数据科学家的价值；三是基于容器的计算资源分配和软件库安装，支持 TensorFlow、PyTorch 等各种框架；四是支持 GPU、TPU、CPU 框架和异构计算硬件和框架；五是模型管理，支持新手快速上手，无需通过自己实现原始算法，只需要理解算法原理就可以通过调参实现；六是 AI Serving，模型一键封装为 API，一键部署。
相对重要的部分是数据接入、开发环境、分布式训练以及模型管理，其他环节都可以慢慢加进来，但这四个是基础组件。
数据接入，数据是一切得以实现的前提。最简单的方式是通过上传来解决。企业内部往往会基于大数据平台，通过数据导入等方式接入。或者通过数据映射的方式，数据不需要导入，直接就可以通过外部访问；
开发环境，数据科学家基本对此达成了共识，都会选择类似 Jupyter 这样的工具；
分布式训练，类似Tensorflow、PyTorch 等都提供一些方法可以做分布式训练；
模型管理，这是现在比较个性化的模块，不同的公司会有不同的实现。明略科技的模型管理是涵盖模型生成、模型部署以及更新迭代的全流程实现。
除了环节和流程上面的完善，一个设计良好的机器学习平台可以降低数据科学家和工程师之间的交流成本。在这样一个机器学习平台中，大部分工作都可以通过自动化的方式完成，比如数据接入、模型上线等环节，数据科学家则只需要专注算法和模型本身，其他的工作全部通过自动化的方式实现，几乎不需要工程师协助。至于算法的上线效果如何评估，这与业务指标强绑定。在企业内部，算法模型上线之前，指标就已经确定好了。
注：本节摘自AI前线公众号文章《对话明略科技：一个设计完善的机器学习平台是什么样子？》
什么是Prophecis？
Prophecis 是微众银行大数据平台团队开发的一站式机器学习平台，提供多种模型训练调试方式，集成多种开源机器学习框架，具备机器学习计算集群的多租户管理能力，提供生产环境全栈化容器部署与管理服务。
图1 Prophecis的整体框架
Prophecis的整体框架如上图所示，主要包含5个关键服务：
Prophecis MLFlow：机器学习分布式建模工具，具备单机和分布式模式模型训练能力，支持Tensorflow、Pytorch、xgboost等多种机器学习框架，支持从机器学习建模到部署的完整Pipeline；
Prophecis MLLabis：机器学习开发探索工具，提供开发探索服务，是一款基于Jupyter Lab的在线IDE，同时支持GPU及Hadoop集群的机器学习建模任务，支持Python、R、Julia多种语言，集成Debug、TensorBoard多种插件；
Prophecis Model Factory：机器学习模型工厂，提供机器学习模型存储、模型部署测试、模型管理等服务；
Prophecis Data Factory：机器学习数据工厂，提供特征工程工具、数据标注工具和物料管理等服务；
Prophecis Application Factory：机器学习应用工厂，由微众银行大数据平台团员和AI部门联合共建，基于青云(QingCloud)开源的Kubesphere定制开发，提供CI/CD和DevOps工具，GPU集群的监控及告警能力。
Prophecis的功能特色
图2 Prophecis 机器学习模型生命周期
Prophecis与当前已开源的的机器学习平台相比主要有如下特点：
全生命周期的机器学习体验：Prophecis的 MLFlow 通过 AppJoint 可以接入到 DataSphere Stdudio 的工作流中，支持从数据上传、数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估到模型发布的机器学习全流程；
一键式的模型部署服务：Prophecis MF 支持将Prophecis MLFlow、Prophecis MLLabis 生成的训练模型一键式发布为 Restful API 或者 RPC 接口，实现模型到业务的无缝衔接；
机器学习应用部署、运维、实验的综合管理平台：基于社区开源方案定制，提供完整的、可靠的、高度灵活的企业级机器学习应用发布、监控、服务治理、日志收集和查询等管理工具，全方位实现对机器学习应用的管控，满足企业对于机器学习应用在线上生产环境的所有工作要求。
Prophecis的核心组件主要是基于开源技术构建，从开源中来到开源中去，我们计划在近期完成Prophecis的开源，希望与社区庞大的开源爱好者们一起共建一个更加完备和成熟的工业级机器学习平台。
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