ZenML

ZenML est un cadre MOLPS open-source conçu pour rationaliser le développement et le déploiement de pipelines d'apprentissage automatique. Il fournit une plate-forme flexible et extensible pour les scientifiques des données, les ingénieurs ML et les développeurs MLOPS pour collaborer efficacement dans différents environnements. En découplant l'infrastructure à partir du code, ZENML permet aux utilisateurs de créer des pipelines portables prêts pour la production qui peuvent être facilement partagés et gérés.

Les caractéristiques clés de ZenML incluent la gestion des artefacts, la mise en cache, le suivi de la lignée et la visualisation. Ces capacités aident les utilisateurs à obtenir un aperçu de leurs flux de travail, garantissant la reproductibilité et la fiabilité des projets d'apprentissage automatique. ZenML suit et gère automatiquement les artefacts générés pendant les exécutions du pipeline, permettant aux utilisateurs de visualiser l'ensemble de la lignée de la façon dont les artefacts sont créés et d'interagir avec eux. Le cadre prend également en charge le versioning de données, qui est essentiel pour maintenir la transparence et la traçabilité dans les flux de travail ML complexes.

ZENML prend en charge le déploiement sur divers fournisseurs de cloud et propose des fonctions utilitaires basées sur Terraform pour la configuration des piles Mlops. Il permet la standardisation de l'infrastructure et de l'outillage MLOPS entre les organisations, ce qui facilite la gestion et le partage des flux de travail ML. De plus, ZenML fournit un tableau de bord centralisé pour visualiser les pipelines et les piles, facilitant la collaboration entre les membres de l'équipe. Le cadre comprend également des fonctionnalités telles que la gestion des modèles, où les modèles sont traités comme des citoyens de première classe, permettant un accès unifié et centralisé aux sorties du modèle et aux métadonnées associées.

Pour les fonctionnalités améliorées, ZENML PRO propose des fonctionnalités supplémentaires telles qu'un plan de contrôle géré, la gestion des utilisateurs avec des équipes, le contrôle d'accès basé sur les rôles et un modèle amélioré et un plan de contrôle d'artefact. Ces fonctionnalités sont conçues pour prendre en charge les déploiements à grande échelle et les structures organisationnelles complexes, fournissant un environnement robuste pour gérer les actifs et les flux de travail ML.