ZenML

ZenML-це рамка MLOPS з відкритим кодом, розроблена для впорядкування розробки та розгортання трубопроводів машинного навчання. Він забезпечує гнучку та розширювану платформу для вчених даних, інженерів ML та розробників MLOPS для ефективного співпраці в різних середовищах. Виділивши інфраструктуру з коду, ZENML дозволяє користувачам створювати портативні, готові до виробництва трубопроводи, якими можна легко ділитися та керувати.

Основні особливості ZenML включають управління артефактами, кешування, відстеження ліній та візуалізацію. Ці можливості допомагають користувачам отримати уявлення про свої робочі процеси, забезпечуючи відтворюваність та надійність у проектах машинного навчання. ZenML автоматично відстежує та керує артефактами, що утворюються під час пробіжок трубопроводів, що дозволяє користувачам переглядати всю лінію того, як створюються артефакти та взаємодіють з ними. Рамка також підтримує версію даних, що має важливе значення для підтримки прозорості та відстеження у складних робочих процесах ML.

ZenML підтримує розгортання для різних хмарних постачальників та пропонує функції утиліти на основі терапоформи для налаштування стеків MLOPS. Це дозволяє стандартизації інфраструктури та інструментів MLOPS для організацій, що полегшує управління та обміну робочими процесами ML. Крім того, ZenML забезпечує централізовану інформаційну панель для візуалізації трубопроводів та стеків, полегшуючи співпрацю між членами команди. Рамка також включає такі функції, як Model Management, де моделі трактуються як громадяни першого класу, що дозволяє уніфікований та централізований доступ до результатів моделей та пов'язаних з ними метаданих.

Для розширеної функціональності Zenml Pro пропонує додаткові функції, такі як керована площина управління, управління користувачами з командами, контроль доступу на основі ролей та розширена площина управління моделлю та артефакти. Ці функції розроблені для підтримки масштабних розгортань та складних організаційних структур, що забезпечує надійне середовище для управління активами та робочим процесом ML.