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ZenML开源项目 – 标准化机器学习实践的MLOps框架

ZenML 是一个开源的 MLOps 框架,旨在帮助数据科学家和机器学习工程师标准化机器学习实践。它通过 `@step` 和 `@pipeline` 修饰符将 Python 函数轻松转换为机器学习管道,并利用基...

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AI交流(进群备注:ZenML)

ZenML 是一个开源的 MLOps 框架,旨在帮助数据科学家和机器学习工程师标准化机器学习实践。它通过 `@step` 和 `@pipeline` 修饰符将 Python 函数轻松转换为机器学习管道,并利用基础设施抽象层在不同云提供商、Kubeflow 和 Kubernetes 上运行管道,而无需更改代码。ZenML 还提供追踪模型、管道和工件的功能,并集成到流行的工具和框架中,如 Hugging Face、Langchain 和 OpenAI。ZenML 简化了 ML 实践标准化流程,确保可复现性和可审计性,使数据科学家和机器学习工程师能够专注于机器学习创新,而不是基础设施管理。

ZenML的特点:

  • 1. 支持跨云平台(AWS、GCP、Azure)和 Kubernetes 运行管道
  • 2. 自动管理 MLOps 基础架构,包括追踪模型、管道和工件
  • 3. 集成流行工具和框架,如 Hugging Face、Langchain 和 OpenAI
  • 4. 提供一键部署功能,简化远程基础设施配置
  • 5. 支持完整的模型和管道历史记录,确保可复现性和可审计性

ZenML的功能:

  • 1. 使用 `@step` 和 `@pipeline` 创建机器学习管道
  • 2. 通过 CLI 或仪表板一键部署远程基础设施
  • 3. 在 AWS、GCP、Azure 等云平台上运行管道
  • 4. 追踪模型、管道和工件的完整历史记录
  • 5. 集成 Hugging Face、Langchain 和 OpenAI 等工具,构建复杂的 AI 系统

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