ZenML

ZENML to open source MLOPS ramy zaprojektowane w celu usprawnienia opracowywania i wdrażania rurociągów uczenia maszynowego. Zapewnia elastyczną i rozszerzalną platformę dla naukowców danych, inżynierów ML i programistów MLOPS do skutecznej współpracy w różnych środowiskach. Poprzez oddzielenie infrastruktury od kodu, ZENML umożliwia użytkownikom tworzenie przenośnych, gotowych do produkcji rurociągów, które można łatwo udostępniać i zarządzać.

Kluczowe cechy ZENML obejmują zarządzanie artefaktami, buforowanie, śledzenie linii i wizualizację. Możliwości te pomagają użytkownikom uzyskać wgląd w ich przepływy pracy, zapewniając odtwarzalność i niezawodność w projektach uczenia maszynowego. Zenml automatycznie śledzi i zarządza artefaktami generowanymi podczas przebiegów rurociągów, umożliwiając użytkownikom przeglądanie całej linii tworzenia artefaktów i interakcji z nimi. Framework obsługuje również wersję danych, co jest niezbędne do utrzymania przejrzystości i identyfikowalności w złożonych przepływach pracy ML.

ZENML obsługuje wdrażanie różnych dostawców chmur i oferuje funkcje użyteczności oparte na Terraform do konfigurowania stosów MLOPS. Umożliwia standaryzację infrastruktury MLOPS i oprzyrządowania między organizacjami, ułatwiając zarządzanie i dzielenie się przepływami pracy ML. Ponadto Zenml zapewnia scentralizowaną deskę rozdzielczą do wizualizacji rurociągów i stosów, ułatwiając współpracę między członkami zespołu. Ramy obejmują również funkcje takie jak zarządzanie modelem, w których modele są traktowane jako obywatele pierwszej klasy, umożliwiając jednolity i scentralizowany dostęp do wyjść modeli i powiązanych metadanych.

W przypadku ulepszonej funkcjonalności ZENML Pro oferuje dodatkowe funkcje, takie jak zarządzany samolot sterujący, zarządzanie użytkownikami z zespołami, kontrola dostępu oparta na roli oraz ulepszony model i płaszczyzna sterowania artefaktem. Funkcje te mają na celu obsługę wdrożeń na dużą skalę i złożone struktury organizacyjne, zapewniając solidne środowisko do zarządzania zasobami ML i przepływami pracy.