7月19日，我们在旧金山总部Databricks举行了每月一次的湾区火花会议（BASM）。在6月份的Spark+AI峰会上，我们宣布了两个开源项目：projecthydrogen和MLflow。部分是为了继续与社区分享这些开源项目的进展，另一部分是为了鼓励社区的贡献，来自各自团队的两位主要工程师在这次会议上进行了讨论，提供了技术细节、路线图以及社区如何参与进来。首先，孟祥瑞介绍了《氢动力：ApacheSpark最先进的深度学习》项目，详细阐述了ApacheSpark在深度学习框架中的一些不足之处，以及如何解决这些不足，并将这些框架整合为一流的公民，利用Spark的分布式计算特性和大规模的容错能力。第二，亚伦戴维森分享了MLflow:Complete Machine Learning生命周期的基础设施。他谈到了当前ML循环中的挑战，并详细介绍了如何使用MLflow的模块化组件和api实现机器学习模型的实验、跟踪、部署和服务。查看幻灯片投影氢气演示查看MLflow演示文稿的幻灯片你可以在闲暇时阅读幻灯片和观看视频。对于那些帮助和参与的人，感谢你们的参与和持续的社区支持。免费试用Databricks。今天就开始吧