ZenML

Zenml ist ein Open-Source-MLOPS-Framework, das die Entwicklung und Bereitstellung von Pipelines für maschinelles Lernen rationalisiert. Es bietet eine flexible und erweiterbare Plattform für Datenwissenschaftler, ML -Ingenieure und MLOPS -Entwickler, um effektiv in verschiedenen Umgebungen zusammenzuarbeiten. Durch die Entkopplung der Infrastruktur aus dem Code können Benutzer tragbare, produktionsbereite Pipelines erstellen, die einfach gemeinsam genutzt und verwaltet werden können.

Zu den wichtigsten Merkmalen von ZENML gehören Artefaktmanagement, Caching, Linienverfolgung und Visualisierung. Diese Funktionen helfen Benutzern dabei, Einblicke in ihre Arbeitsabläufe zu erhalten und die Reproduzierbarkeit und Zuverlässigkeit bei Projekten für maschinelles Lernen sicherzustellen. ZENML verfolgt und verwaltet automatisch Artefakte, die während der Pipeline -Läufe erzeugt werden, sodass Benutzer die gesamte Abstammung der Erstellung von Artefakten anzeigen und mit ihnen interagieren können. Das Framework unterstützt auch die Datenversionierung, die für die Aufrechterhaltung der Transparenz und Rückverfolgbarkeit in komplexen ML -Workflows unerlässlich ist.

ZENML unterstützt die Bereitstellung für verschiedene Cloud-Anbieter und bietet terraformbasierte Versorgungsfunktionen für die Einrichtung von MLOPS-Stapeln. Es ermöglicht die Standardisierung der MLOPS -Infrastruktur und -instrumente zwischen Organisationen und erleichtert die Verwaltung und Freigabe von ML -Workflows. Darüber hinaus bietet ZENML ein zentrales Dashboard zur Visualisierung von Pipelines und Stapeln und ermöglicht die Zusammenarbeit zwischen Teammitgliedern. Das Framework umfasst auch Funktionen wie das Modellmanagement, bei denen Modelle als erstklassige Bürger behandelt werden, die einen einheitlichen und zentralisierten Zugriff auf Modellausgaben und zugehörige Metadaten ermöglichen.

Für verbesserte Funktionen bietet ZENML Pro zusätzliche Funktionen wie eine verwaltete Steuerung, Benutzerverwaltung mit Teams, rollenbasierte Zugriffskontrolle und eine verbesserte Modell- und Artefakt-Steuerebene. Diese Funktionen sind so konzipiert, dass sie groß angelegte Bereitstellungen und komplexe Organisationsstrukturen unterstützen und eine robuste Umgebung für die Verwaltung von ML-Vermögenswerten und Workflows bieten.