What is Flyte?
Flyte 是一个强大、开源的工作流编排器，专为大规模构建生产级数据和机器学习管线而设计。它借助 Kubernetes 的强大能力，解决了在分布式处理环境中确保可复现性和可扩展性的关键挑战。Flyte 为数据科学家和机器学习工程师提供了一个统一的云原生平台，让他们可以使用 Python SDK 等熟悉的编程环境来定义、执行和高效管理复杂的、多阶段的工作流。
主要特性
Flyte 旨在将您的模型和数据转换无缝地从开发环境迁移到可靠的大规模生产环境。
🛡️ 保证可复现性和数据血缘
Flyte 对所有执行强制实行不可变性，这意味着任何管线运行的状态都无法被改变，从而保证您的结果每次都完全可复现。此外，该平台自动跟踪数据血缘，使您能够追踪数据在整个工作流生命周期中的流向和转换历史，这对于审计和调试至关重要。
🚀 强类型接口和数据防护栏
与基本调度器不同，Flyte 集成了强大的类型引擎。通过利用 Flyte 类型定义数据防护栏，您可以在工作流的每个步骤中验证您的数据。这可以防止运行时类型错误，强制一致性，并确保复杂、多阶段管线中的数据完整性，从而提高整体可靠性。
🐳 云原生资源控制与隔离
Flyte 专为分布式计算设计，利用容器为每个任务提供依赖隔离，消除了管线不同阶段之间的依赖冲突。您可以在任务级别动态分配特定资源——包括 GPU acceleration——甚至可以将工作流调度到经济高效的 Spot 实例或抢占式实例上。
🔁 精细化执行控制与故障恢复
通过高级执行控制加速您的迭代周期。如果多阶段管线出现故障，Flyte 使您能够仅恢复失败的任务，而无需重新启动整个工作流。您还可以在最精细的粒度上重新运行单个任务，无需修改先前的状态，从而显著减少调试时间和计算资源浪费。
🌐 多语言和多环境支持
Flyte 在提供全面的 Python、Java、Scala 和 JavaScript SDK 的同时，还支持使用原始容器编写的任何语言代码。这种灵活性确保您可以将各种计算任务整合在一个编排层之下，并可部署到 AWS、GCP、Azure 或本地 Kubernetes 集群上。
用例
Flyte 旨在处理贯穿数据和机器学习生命周期的复杂真实世界场景，确保从实验到部署的可靠性。
- 大语言模型微调的生产化： 利用 Flyte 分配和控制 GPU 资源的能力及其强类型特性，可靠地管理复杂的数据准备、分布式训练（例如微调 Code Llama 等模型）以及大型模型的部署，确保训练环境和数据在不同运行之间保持一致。
- 可扩展的数据预测和分析： 编排需要 Spark 或 Horovod 等分布式计算框架的大规模数据处理作业。Flyte 的 map 任务和固有的并行性使您能够高效地扩展计算，例如销售预测或复杂的核苷酸序列查询，最大限度地减少配置开销，同时最大限度地提高吞吐量。
- 简化从开发到生产的推广流程： 轻松管理整个 MLOps 生命周期。Flyte 将从开发或预演环境到生产环境的转换变得像更改域设置一样简单，为部署工作流提供了一个稳定、版本化的路径，无需重构底层代码。
为何选择 Flyte？
Flyte 通过专注于现代复杂数据和机器学习工作流的核心需求——即信任、灵活性和运营效率——将自身与传统调度器区分开来。
- 通过不可变性实现可验证的信任： 通过强制执行不可变执行和提供自动数据血缘，Flyte 确保每次管线运行都可审计和可复现。这种内在的可靠性水平对于结果必须一致的关键任务应用程序而言是基础。
- 可适应的动态工作流： 凭借以下功能实现卓越的灵活性：动态工作流（可根据运行时数据改变执行结构）、分支控制（选择性地执行工作流的部分），以及在继续执行前等待外部输入的能力。这使得您的管线能够适应实时输入和不断变化的业务需求。
- 运营效率和成本控制： 降低运营成本并缩短实现结果的时间。通过允许任务级别缓存、仅针对失败任务进行故障恢复以及利用经济高效的抢占式实例，Flyte 优化了开发人员的时间和云支出。
总结
Flyte 提供了将实验性数据科学代码转化为健壮的、生产就绪的管线所需的结构、可靠性和可扩展性。通过优先考虑可复现性、强类型和分布式资源的精细控制，Flyte 使团队能够专注于创新，而不是基础设施的复杂性。
查阅全面的文档和教程，了解 Flyte 如何彻底改变您的数据和机器学习工作流编排。
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Launched
2016-07
Pricing Model
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Source: Similarweb (Nov 15, 2025)
Flyte was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-11-15.
