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2023-09-18 18:52:23
最近,蚂蚁正式了开源其机器学习工具SQLFlow。SQLFlow=SQL引擎+AI引擎。其抽象出端到端从数据到模型的研发过程,配合底层的引擎及自动优化,让具备基础SQL知识的技术人员,也能轻松完成大部分的人工智能工作,如机器学习、模型训练和预测等。用户仅需几行SQL代码就能描述整个应用或者产品背后的数据流和AI构造。
为何选择SQLSQL是一种典型的描述意图,而不描述过程的编程语言。SQL的语法和语句量并不多,因此写起来难度也低很多。如何利用SQL实现机器学习SQLFlow通过对基本的SQL语法进行扩展来实现AI功能。如在SELECT语句后面,加上一个扩展语法的TRAIN从句,即可实现AI模型的训练。或者加上一个PREDICT从句即可实现用现有模型做预测。此外,SQLFlow也提供一些基本功能,可以供各种submitter翻译插件使用,用来根据数据的特点,推导如何自动地把数据转换成features,这样用户就不需要在TRAIN从句里描述这个转换。
将SQL和AI连接在一起的想法其实也并不是蚂蚁SQLFlow的首创,早在2018年谷歌就发布了BigQueryML,让数据科学家和分析师只用SQL语言就可以实现流行的机器学习功能并执行预测分析。微软基于SQLServer的AI扩展,以及Teradata的SQLforDL同样旨在连接SQL和AI,让人工智能的应用变得像SQL一样简单。不过,以上这些都不是开源项目,而蚂蚁要做的就是开源。
目前,SQLFlow还很初级,还存在很多的问题,如语法解析问题,SQLFlow目前已经对接MySQL,正在对接Hive和阿里云上的MaxCompute,将来还希望能对接更多公司正在使用的SQL引擎。SQLFlow目前依赖TensorFlow等底层引擎来实现训练和预测,但TensorFlow原生支持分布式训练,但不支持容错,一个进程挂了,整个作业就挂了。而PyTorch、XGBoost、LibLinear这些AI引擎的分布式计算能力也都有一些问题,因此,未来的路还很遥远。
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