ZenML：可擴充套件的開源機器學習MLOps框架

banq發表於2020-12-23
套件機器學習框架

ZenML是一個可擴充套件的開源MLOps框架，用於以簡單的方式使用生產就緒的機器學習管道。ZenML的主要功能是：
  • 確保訓練實驗的可重複性。預設情況下，管道會從資料到模型進行版本控制，自動跟蹤實驗，並且所有管道配置都是宣告性的。
  • 保證實驗之間的可比性。
  • 能夠在本地和雲環境（例如Kubernetes，Apache Beam）之間快速切換。
  • 滿足所有MLOps需求的內建和可擴充套件抽象-從大型資料集上的分散式處理到雲整合和模型服務後端。
  • 預先構建的幫助程式，用於比較和視覺化輸入引數以及管道結果（例如Tensorboard，TFMA，TFDV）。
  • 快取的管道狀態可加快實驗迭代的速度。

ZenML專為從資料版本控制到部署模型的所有實驗而構建。它取代了脆弱的膠水程式碼和指令碼，以自動化Jupyter Notebooks進行生產就緒的機器學習。核心設計以可擴充套件的介面為中心，以適應複雜的管道情況，同時提供了包括電池在內的直接“快樂之路”，可在常見用例中獲得成功，而無需使用不必要的樣板程式碼。
 

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