Cloudera機器學(xué)習(xí)(CML)得到了更新，最終將大數(shù)據(jù)公司的共享數(shù)據(jù)體驗(SDX)擴展到了機器學(xué)習(xí)模型，并提供了性能監(jiān)控，以幫助那些為準備就緒而苦苦準備的人。

首先突出顯示的功能是一些附加功能，使團隊可以密切關(guān)注其模型的運行情況。集成了新的監(jiān)視服務(wù)，據(jù)說可以同時解決功能和技術(shù)方面的問題。

它可以幫助測量諸如模型漂移，等待時間和預(yù)測準確性之類的東西，然后可以通過專用UI對其進行可視化。但是，由于各個公司的設(shè)置和監(jiān)視目標不同，因此Cloudera還提供了Python SDK，用于編寫用于跟蹤和分析的自定義代碼。

CML被廣告宣傳為Cloudera Data Platform的機器學(xué)習(xí)服務(wù)，Cloudera Data Platform是Hortonworks-Cloudera合并于2019年初完成的產(chǎn)品，因此該工具現(xiàn)在可以利用該平臺的共享數(shù)據(jù)體驗了。SDX的創(chuàng)建是為了在不同環(huán)境中實施統(tǒng)一策略?，F(xiàn)在完成的對CML的擴展意味著CDP上設(shè)置的安全和治理規(guī)則也可以用于模型部署，這對于生產(chǎn)環(huán)境而言是個好兆頭。

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如果這聽起來不夠有趣，那么該公司還表示已經(jīng)擴展了數(shù)據(jù)治理和元數(shù)據(jù)框架Apache Atlas(該平臺的一部分)，以包括模型元數(shù)據(jù)。這可能證明對調(diào)試和解釋模型很有用，因為這些信息可以說明如何構(gòu)建模型，包括使用了哪些數(shù)據(jù)。由于基本的可解釋性是在各種行業(yè)(例如金融或醫(yī)學(xué))中使用機器學(xué)習(xí)的先決條件，因此越來越喜歡這種功能。

ML服務(wù)的此迭代中的其他修改包括一些內(nèi)部重組，旨在改善已部署模型對Kubernetes集群的可用性以及對模型進行分類的方法。

可以在Cloudera博客上找到一個演示新功能的分步示例。CML按小時收費，每個實例每小時0.68美元，并且可在CDP上用于Azure和AWS。