ZenML

O ZenML é uma estrutura MLOPS de código aberto, projetado para otimizar o desenvolvimento e a implantação de pipelines de aprendizado de máquina. Ele fornece uma plataforma flexível e extensível para cientistas de dados, engenheiros de ML e desenvolvedores de MLOPs para colaborar efetivamente em diferentes ambientes. Ao desacoplar a infraestrutura do código, o ZenML permite que os usuários criem pipelines portáteis e prontos para produção que possam ser facilmente compartilhados e gerenciados.

Os principais recursos do ZenML incluem gerenciamento de artefatos, cache, rastreamento de linhagem e visualização. Esses recursos ajudam os usuários a obter informações sobre seus fluxos de trabalho, garantindo a reprodutibilidade e a confiabilidade em projetos de aprendizado de máquina. O ZenML rastreia e gerencia automaticamente os artefatos gerados durante as execuções do pipeline, permitindo que os usuários visualizem toda a linhagem de como os artefatos são criados e interagem com eles. A estrutura também suporta a versão de dados, essencial para manter a transparência e a rastreabilidade em fluxos de trabalho complexos de ML.

O ZenML suporta a implantação em vários provedores de nuvem e oferece funções utilitárias baseadas em terraform para a configuração de pilhas MLOPs. Ele permite a padronização da infraestrutura e ferramentas do MLOPs entre as organizações, facilitando o gerenciamento e o compartilhamento de fluxos de trabalho da ML. Além disso, o ZenML fornece um painel centralizado para visualizar pipelines e pilhas, facilitando a colaboração entre os membros da equipe. A estrutura também inclui recursos como gerenciamento de modelos, onde os modelos são tratados como cidadãos de primeira classe, permitindo acesso unificado e centralizado a saídas de modelos e metadados associados.

Para funcionalidade aprimorada, o ZenML Pro oferece recursos adicionais, como um plano de controle gerenciado, gerenciamento de usuários com equipes, controle de acesso baseado em funções e um modelo aprimorado e um plano de controle de artefato. Esses recursos foram projetados para suportar implantações em larga escala e estruturas organizacionais complexas, proporcionando um ambiente robusto para gerenciar ativos e fluxos de trabalho de ML.