ZenML

ZenML es un marco MLOPS de código abierto diseñado para optimizar el desarrollo y la implementación de tuberías de aprendizaje automático. Proporciona una plataforma flexible y extensible para que los científicos de datos, los ingenieros de ML y los desarrolladores de MLOPS colaboren de manera efectiva en diferentes entornos. Al desacoplar la infraestructura del código, ZenML permite a los usuarios crear tuberías portátiles listas para la producción que se pueden compartir y administrar fácilmente.

Las características clave de ZENML incluyen gestión de artefactos, almacenamiento en caché, seguimiento de linaje y visualización. Estas capacidades ayudan a los usuarios a obtener información sobre sus flujos de trabajo, asegurando la reproducibilidad y la confiabilidad en proyectos de aprendizaje automático. ZenML rastrea y administra automáticamente los artefactos generados durante las ejecuciones de tuberías, lo que permite a los usuarios ver todo el linaje de cómo se crean e interactúan los artefactos e interactúan con ellos. El marco también admite la versión de versiones de datos, que es esencial para mantener la transparencia y la trazabilidad en los flujos de trabajo de ML complejos.

ZENML admite la implementación en varios proveedores de la nube y ofrece funciones de utilidad basadas en Terraform para configurar las pilas MLOPS. Permite la estandarización de la infraestructura y las herramientas de MLOPS en todas las organizaciones, lo que facilita la gestión y compartir los flujos de trabajo de ML. Además, ZenML proporciona un tablero centralizado para visualizar tuberías y pilas, facilitando la colaboración entre los miembros del equipo. El marco también incluye características como la gestión del modelo, donde los modelos se tratan como ciudadanos de primera clase, lo que permite el acceso unificado y centralizado a los resultados del modelo y los metadatos asociados.

Para una funcionalidad mejorada, ZenML Pro ofrece características adicionales, como un plano de control administrado, gestión de usuarios con equipos, control de acceso basado en roles y un plano de control de modelo y artefactos mejorados. Estas características están diseñadas para admitir implementaciones a gran escala y estructuras organizativas complejas, proporcionando un entorno robusto para administrar activos y flujos de trabajo de ML.