可扩展的开源 MLOps 框架 ZenML

可扩展的开源 MLOps 框架 ZenML

Apache-2.0
Python
跨平台
2021-12-21
白开水不加糖

ZenML是一个可扩展的开源 MLOps 框架,用于创建生产就绪的机器学习管道。它专为数据科学家打造,具有简单、灵活的语法,与云和工具无关,并具有迎合 ML 工作流的接口/抽象。

ZenML 管道的核心是执行特定于ML 的工作流,从数据来源到拆分、预处理、训练,一直到结果评估甚至服务。有许多内置电池来支持常见的 ML 开发任务。ZenML 并不是要取代解决这些个别问题的伟大工具。相反,它与流行的 ML 工具本地集成,并提供标准抽象来编写你的工作流。

ZenML 管道旨在在开发生命周期的早期编写。数据科学家可以在他们向生产发展的过程中探索他们的管道,轻松地将堆栈从本地部署切换到云部署。可以在博客上阅读更多关于为什么开始构建 ZenML 的信息。通过在项目的早期阶段使用 ZenML,你可以获得以下好处:

  • 训练和推理工作流程的可重复性
  • 一种用代码表示管道步骤的简单明了的方法
  • 即插即用集成:将您喜欢的所有工具组合在一起
  • 在本地堆栈和云堆栈之间轻松切换
  • 基础设施的无痛部署和配置
  • 以透明和合乎逻辑的方式扩展您的堆栈以满足您的培训和部署需求

特性:

  • 跨(管道)实验使用缓存
  • 利用强大的集成

  • 扩展到云

  •  

    可视化管道的步骤

  • 可视化统计

  • 内省你的管道结果

  •  

     

    使用 YAML 代码配置管道运行

     

    steps:
      step_name:
        parameters:
          parameter_name: parameter_value
          some_other_parameter_name: 2
      some_other_step_name:
        ...
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