Flyte

Flyteは、AI、ML、エージェント型ワークロード向けのオープンソースのワークフローオーケストレーションプラットフォームです。純粋なPythonで記述し、ローカルから大規模実行まで対応。耐久実行、可観測性、連携機能も備えます。

AIオーケストレーションのための単一プラットフォーム

Flyteは、AI、ML、エージェント型ワークロード向けのオープンソースのワークフローオーケストレーションプラットフォームです。サイトでは、オートスケーリング、インフラ認識、耐久実行を備えた、複雑で長時間実行のワークフローを動かせる動的なオーケストレーション層として位置づけられています。

このプラットフォームの中心はPythonによる作成です。ユーザーは純粋なPythonでワークフローを記述し、ローカルで開発とテストを行い、その同じコードを大規模に実行できます。Flyte 2 OSSではローカル実行と、単一マシンでフルバックエンドを動かせるdevboxが追加され、エンタープライズ向けのUnion.aiプラットフォームでは、より大規模なオーケストレーション、推論、可観測性、サポートが追加されます。

主な機能

純粋なPythonによるワークフロー作成

別のDSLを覚える代わりに、実際のPythonでワークフローを記述できます。ソースによると、ローカルでワークフローを作成、テスト、バージョン管理し、その後同じものを大規模に実行できます。

動的なワークフロー実行

ランタイムの分岐、条件分岐、リトライを伴う、長時間実行やエージェント型の実行に対応したワークフローを構築できます。静的なジョブグラフだけでなく、動的なオーケストレーション向けに位置づけられています。

耐久性があり自己修復する実行

自動でリトライし、停止したところから再開し、失敗がワークフロー全体を壊さないようにします。Flyteはこれを耐久実行と自己修復型の実行として説明しています。

インフラを認識したオーケストレーション

ワークロードのニーズに応じてリソースをプロビジョニングし、スケールします。プラットフォームは、ワークフローと計算基盤に対する自動スケーリングとインフラ認識を重視しています。

ローカル開発とdevbox

本番環境にデプロイする前に、ローカルで実行してデバッグできます。Flyte 2 OSSはローカル実行をサポートし、devbox版ではバックエンド、フロントエンド、オブジェクトストレージをDockerコンテナで含む単一マシン向けバックエンドを追加します。

実行の可視性と可観測性

リアルタイムの実行状態、ログ、失敗、タイムライン、リネージ、バージョン管理を通じて実行内容を確認できます。UIとエンタープライズ版の両方で、可観測性が重視されています。

チームがFlyteをよく使う方法

動的なAIワークフロー
固定された静的グラフではなく、ランタイムの分岐、リトライ、ステートフルな実行が必要なAI、ML、またはエージェント型パイプラインを構築します。
ローカルから本番への開発
同じPython SDKを使ってローカルでタスクを開発・デバッグし、その後、言語を変えたりDSLに書き直したりせずに本番へ移行します。
データとMLのオーケストレーション
Spark、BigQuery、Snowflake、Ray、Weights & Biasesなどのツールを利用するデータジョブや学習ジョブを、プラットフォームのプラグインエコシステムを使って実行します。
堅牢な本番実行
耐久実行、自動回復、実行履歴、ログ、タイムラインの可視性の恩恵を受ける長時間実行ジョブを運用します。
単一マシンでの評価とデモ
Flyte 2 devboxや刷新されたUIを使って、単一マシン上でシステムを試し、実行状態を確認し、より広い展開の前にワークフローの挙動を検証します。

Pros and Cons

Pros

純粋なPythonで記述できるため、別のワークフローDSLを学ぶ必要がありません。
耐久実行、自動リトライ、自己修復の動作は、長時間実行されるワークフロー向けに設計されています。
ローカル実行とFlyte 2 devboxにより、デプロイ前に開発とテストが可能です。
統合カタログには、Spark、BigQuery、Ray、Snowflake、Weights & Biasesなど、一般的なデータ、ML、ウェアハウス向けツールが含まれています。
UIとプラットフォームは、実行の可視性、ログ、リネージ、実行履歴を重視しています。

Cons

収集したソースでは料金ページが確認できなかったため、料金やプラン構成はここでは未確認です。
一部の統合項目はサイト上で簡潔に説明されているだけなので、実装の深さはプラグインごとに異なる可能性があり、ソースだけでは十分に詳しくは分かりません。
最も高度なエンタープライズ機能は、オープンソースのFlyteではなくUnion.aiとして提示されています。

FAQ

Flyteは何に使われますか？

Flyteは、PythonでAI、ML、エージェント型ワークフローを構築・実行するためのものです。ソースでは、耐久実行、自動スケーリング、インフラ認識を備えたオープンソースのワークフローオーケストレーションプラットフォーム、つまりAIオーケストレーション実行基盤として説明されています。

Flyteでワークフローをどのように開発しますか？

このサイトでは、ワークフローは純粋なPythonで記述するとされており、ユーザーはローカルで構築、テスト、バージョン管理したうえで、大規模に実行できます。Flyte 2は、本番のKubernetesで使うのと同じPython SDKを用いたローカル実行にも対応しています。

Flyteは動的または自己修復型のワークフローをサポートしていますか？

Flyteは、実行時の判断、分岐、ループ、障害からの自動回復が可能な動的ワークフローをサポートしています。Flyte 2のUIでは、実行の進行に応じて実行状態、ログ、失敗も表示されます。

どのような連携機能がありますか？

統合ページには、データフレーム、データ検証、データベースとウェアハウス、データ処理、特徴量ストア、モデル学習、分散モデル学習、モデルデプロイ、監視、Kubernetesネイティブツール、その他のプラグインにわたる例が掲載されています。

サイト上で料金は公開されていますか？

収集したソースには料金ページが見当たらなかったため、ここでは料金の詳細は提供されていません。ホームページでは、Flyte 2 OSSと、エンタープライズ向けプラットフォームとしてUnion.aiが案内されています。

Quick Facts

カテゴリ: AIワークフローオーケストレーションプラットフォーム
製品タイプ: オープンソースプラットフォームとエンタープライズ向け提供
主なユーザー: AI開発者、MLチーム、開発者
ソースドメイン: flyte.org
ワークフローの形式: 純粋なPython、動的、耐久実行
料金: 収集ページでは未公開