发布Hopsworks 4.0 – 推出AI Lakehouse

团队很高兴地宣布即将发布的Hopsworks 4.0版本。{ width=60% }

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这是第一个用于构建批处理、实时和大型语言模型（LLM）AI系统的统一平台。基于Hopsworks在面向AI的数据方面的领导地位，我们正在为Lakehouse添加围绕实时数据的新功能，包括RAG（特征存储和向量索引）、原生Python访问（使用ArrowFlight）以及LLM的微调。我们将Hopsworks 4.0称为AI Lakehouse。此版本很快将可供广泛使用，将融合面向任何规模的AI系统构建的功能和更新，支持各种挑战性工作负载（从PB到毫秒级）。

Hopsworks 4.0的关键影响：
高性能和可用性 - Hopsworks的使命是保持客户数据安全并始终可用。它被设计为可以经受住硬件和网络故障，并且是唯一一个提供跨区域复制的特征存储。在数据中心故障的情况下，用户可以无缝切换到不同的地理区域，而不会丢失任何数据。
Kubernetes部署 - 现在可以使用Helm Charts部署、维护和升级Hopsworks。您可以在任何地方部署，从云平台到离线的本地部署。Hopsworks查询服务 - 为Python客户端提供了高达45倍的读取高吞吐量，相比之下，Databricks、Sagemaker和Vertex AI。特征监控支持 - 允许用户跟踪数据随时间的变化，并将其与用于训练特定模型版本的数据进行比较。
向量搜索/嵌入 - 增加了对向量和相似性搜索的支持，以帮助用户轻松构建GenAI应用程序，利用RAG LLM。负责任的数据管理 - 可以部署在任何能够监视其处理的数据以获得更好输出的私有或公共基础架构上，版本化所有资产以便理解所有谱系，并且可以轻松从一个模型回滚到另一个模型。

“我们很高兴地宣布Hopsworks 4.0是我们迄今为止最大最创新的版本。这说明着构建AI系统的游戏 changing创新，无论是批处理、实时还是LLMs应用，都可以通过AI Lakehouse基础架构来实现。” - Jim Dowling，Hopsworks首席执行官。

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