ZenML

ZenML adalah kerangka kerja MLOPS open-source yang dirancang untuk merampingkan pengembangan dan penyebaran jaringan pipa pembelajaran mesin. Ini menyediakan platform yang fleksibel dan dapat diperluas untuk para ilmuwan data, insinyur ML, dan pengembang MLOPS untuk berkolaborasi secara efektif di berbagai lingkungan. Dengan decoupling infrastruktur dari kode, ZenML memungkinkan pengguna untuk membuat pipa portabel dan siap-produksi yang dapat dengan mudah dibagikan dan dikelola.

Fitur utama ZenML termasuk manajemen artefak, caching, pelacakan garis keturunan, dan visualisasi. Kemampuan ini membantu pengguna mendapatkan wawasan tentang alur kerja mereka, memastikan reproduktifitas dan keandalan dalam proyek pembelajaran mesin. ZenML secara otomatis melacak dan mengelola artefak yang dihasilkan selama jalur pipa, yang memungkinkan pengguna untuk melihat seluruh garis keturunan bagaimana artefak dibuat dan berinteraksi dengannya. Kerangka kerja ini juga mendukung versi data, yang sangat penting untuk mempertahankan transparansi dan keterlacakan dalam alur kerja ML yang kompleks.

ZenML mendukung penyebaran pada berbagai penyedia cloud dan menawarkan fungsi utilitas berbasis terraform untuk menyiapkan tumpukan MLOPS. Ini memungkinkan standarisasi infrastruktur MLOPS dan perkakas di seluruh organisasi, membuatnya lebih mudah untuk mengelola dan berbagi alur kerja ML. Selain itu, ZenML menyediakan dasbor terpusat untuk memvisualisasikan pipa dan tumpukan, memfasilitasi kolaborasi di antara anggota tim. Kerangka kerja ini juga mencakup fitur-fitur seperti manajemen model, di mana model diperlakukan sebagai warga negara kelas satu, memungkinkan akses terpadu dan terpusat ke output model dan metadata terkait.

Untuk fungsionalitas yang ditingkatkan, ZenML Pro menawarkan fitur tambahan seperti bidang kontrol yang dikelola, manajemen pengguna dengan tim, kontrol akses berbasis peran, dan model yang ditingkatkan dan pesawat kontrol artefak. Fitur-fitur ini dirancang untuk mendukung penyebaran skala besar dan struktur organisasi yang kompleks, menyediakan lingkungan yang kuat untuk mengelola aset dan alur kerja ML.