ZenML可扩展的开源 MLOps 框架

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:
      ...