Hopsworks

Hopsworks 是一个全面的实时 AI Lakehouse 平台，旨在简化从数据准备到模型部署和监控的整个机器学习生命周期。它作为数据科学家、数据工程师和机器学习工程师的中心枢纽，提供一个统一的环境来管理数据、特征、模型和计算资源。Hopsworks 的核心是将其强大的特征存储与可扩展的数据基础设施相结合，使组织能够以前所未有的效率和治理能力构建和运营高性能的实时 AI 应用。

该平台建立在模块化和开放的架构之上，可以与现有的数据生态系统无缝集成。它将您的数据湖、数据仓库和数据库统一到一个有凝聚力的 AI Lakehouse 中，支持 Delta Lake、Apache Hudi 和 Apache Iceberg 等流行的数据格式。这种统一消除了数据孤岛，并简化了机器学习工作负载的数据访问。在高性能开源键值存储 RonDB 的支持下，Hopsworks 为实时特征服务提供亚毫秒级延迟，这是欺诈检测、推荐系统和个性化用户体验等用例的关键要求。

如何使用 Hopsworks

使用 Hopsworks 涉及一个简化的工作流程，可加速从数据到生产就绪模型的路径。该过程设计为 Python 优先且对开发人员友好：

1. 连接和摄取数据： 首先使用 Python 客户端连接到您的 Hopsworks 项目。您可以使用 Spark、Flink 或 Pandas 等框架从任何来源（包括数据湖、数据库或流媒体平台）摄取数据。
2. 特征工程： 将您的原始数据转换为机器学习就绪的特征。Hopsworks 支持在各种框架中进行特征工程，允许您构建批处理和实时流式特征管道。
3. 创建特征组： 在 Hopsworks 特征存储中将您的特征组织成“特征组”。您需要定义模式、主键以及特征是否应可用于在线（实时）或离线（批处理）访问。
4. 生成训练数据： 使用特征存储创建时间点正确的训练数据集。这个关键功能通过确保您只使用在您试图预测的事件发生时可用的特征值来防止数据泄漏。
5. 训练和版本化模型： 使用任何机器学习框架（例如 TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn）训练您的模型。Hopsworks 提供集成的 GPU 管理，以扩展大型模型（如 LLM）的训练。所有模型及其相关特征都可以在模型注册表中进行版本控制和跟踪。
6. 部署和服务： 将您训练好的模型部署为推理服务。对于实时应用，模型可以从在线特征存储中以毫秒级延迟获取特征，确保每次预测都有新鲜和相关的数据。

Hopsworks 的核心功能

• AI Lakehouse： 统一数据湖、数据仓库和数据库，为所有 AI 数据提供单一事实来源。
• 高级特征存储： 业界最先进的统一特征存储，用于管理、存储、发现和提供实时和批处理用例的特征。包括特征版本控制、数据验证和血缘跟踪。
• 实时特征服务： 由 RonDB 提供支持，以亚毫秒级延迟和毫秒级新鲜度提供特征，使其成为要求苛刻的实时 AI 系统的理想选择。
• 集成向量索引： 在线特征存储中内置的向量索引，以支持 LLM 和生成式 AI 应用，例如 RAG（检索增强生成）。
• 主权 AI 和多云： 可使用 Kubernetes 部署在任何云（AWS、Azure、GCP）、本地或混合设置中，让您完全控制您的数据和基础设施。
• 集成 GPU 管理： 高效协调 GPU 资源，用于训练和推理大规模模型，包括 LLM。
• 端到端 MLOps： 一个单一平台，用于管理整个机器学习生命周期，包括特征工程、模型训练、部署和监控，具有强大的治理和协作功能。
• 时间点正确性： 自动生成时间旅行查询，以创建历史上准确的训练数据，防止模型开发中的常见陷阱。

Hopsworks 的使用案例

Hopsworks 功能多样，可应用于各行各业的广泛 AI 和 ML 应用：

• LLM 和代理： 构建和部署检索增强生成（RAG）管道和其他基于 LLM 的代理，这些代理需要从集成的向量数据库中低延迟访问上下文数据。
• 预测分析： 开发需求预测、客户流失预测和预测性维护模型，其中及时的数据至关重要。
• 实时推荐系统： 通过根据用户的最新互动实时提供用户特征，为个性化内容和产品推荐提供支持。
• 客户 360： 通过结合批处理和流式数据，创建统一、实时的客户视图，以推动个性化和定向营销。
• 欺诈和异常检测： 通过分析流式数据与历史模式，实时识别欺诈性交易或安全威胁。

Hopsworks 的优势特点

对于希望扩展其 AI 计划的组织，Hopsworks 提供了显著的竞争优势：

• 加快上市时间： 通过简化 MLOps 工作流程和实现特征重用，Hopsworks 可以将模型投入生产的速度提高多达 5 倍。
• 显著降低成本： 集中化特征可防止冗余的数据处理和存储，从而节省高达 80% 的成本。
• 无与伦比的性能： 实现高达 10 倍的机器学习管道速度和亚毫秒级的特征服务延迟，从而实现一类新的实时 AI 应用。
• 增强的治理和合规性： 提供 100% 的审计覆盖、数据血缘和基于角色的访问控制，确保 AI 系统可靠、透明和合规。
• 灵活性和无锁定： 其开放、模块化的架构支持任何机器学习框架、数据源和部署环境，防止供应商锁定。

定价和计划

Hopsworks 提供灵活的定价模式以满足不同需求。有一个免费的无服务器特征存储，允许个人和小型团队在没有任何云基础设施要求的情况下开始使用。对于大型组织和企业用例，Hopsworks 在主要云平台（AWS、Azure、GCP）上提供托管服务和本地部署选项。这些企业计划附带专门的支持、高级安全功能和自定义可扩展性。有关企业和托管计划的详细定价，建议直接联系 Hopsworks 销售团队以获取自定义报价。