1.6.3　其他替代方案

由于机器学习开发所面临的挑战，许多组织机构已经开始建立内部平台来管理它们的机器学习生命周期。例如，Bloomberg、Facebook、Google、Uber和IBM分别建立了Data Science Platform、FBLearner Flow、TensorFlow Extended、Michelangelo和Watson Studio来管理数据准备、模型训练和部署[1]。

随着机器学习基础设施的不断发展和成熟，我们很高兴看到像Kubeflow这样的开源项目为机器学习开发带来急需的简单性和抽象性。

[1] 如果你想在这些工具上探索更多，可以参考Ian Hellstrom于2020年发布的博客文章（https://oreil.ly/doROU）和Austin Kodra在2019年发布的文章（https://oreil.ly/bbI3_）。