metaflow

Metaflow

Metaflow ist eine humanfreundliche Bibliothek, die Wissenschaftlern und Ingenieuren hilft, reale Datenwissenschaftsprojekte zu erstellen und zu verwalten. Metaflow wurde ursprünglich bei Netflix entwickelt, um die Produktivität von Datenwissenschaftlern zu steigern, die an einer Vielzahl von Projekten arbeiten, von klassischen Statistiken bis hin zum hochmodernen Deep-Lernen.

Weitere Informationen finden Sie auf der Website und Dokumentation von Metaflow.

Vom Prototyp bis zur Produktion (und zurück)

Metaflow bietet eine einfache, freundliche API, die die grundlegenden Bedürfnisse von ML-, KI- und Datenwissenschaftsprojekten abdeckt:

1. Schnelles lokales Prototyping, Unterstützung für Notizbücher und eingebaute Experimentverfolgung und Versioning.
2. Horizontale und vertikale Skalierbarkeit in der Cloud, die sowohl CPUs als auch GPUs sowie schnelle Datenzugriff verwendet.
3. Verwalten von Abhängigkeiten und Einsatzbereitstellungen mit hochleitenden Produktionsorchestern.

Erste Schritte

Das Laufen aufzukommen ist einfach. Wenn Sie nicht wissen, wo Sie anfangen sollen, werden Sie Metaflow Sandbox in Sekundenschnelle laufen und erforschen.

Installieren Sie Metaflow in Ihrer Python -Umgebung

Um Metaflow in Ihrer lokalen Umgebung zu installieren, können Sie von PYPI installieren:

pip install metaflow

Alternativ können Sie auch von Conda-Forge installieren:

conda install -c conda-forge metaflow

Wenn Sie gerne Metaflow in der Praxis ausprobieren möchten, können Sie mit dem Tutorial beginnen. Nach dem Tutorial können Sie mehr darüber erfahren, wie Metaflow hier funktioniert.

Bereitstellung der Infrastruktur für Metaflow in Ihrer Cloud

Während Sie auf Ihrem Laptop leicht mit Metaflow beginnen können, liegen die Hauptvorteile von Metaflow in seiner Fähigkeit, auf externe Rechencluster zu skalieren und für Workflow-Orchestratoren für Produktionsgrade einzusetzen. Befolgen Sie diese Funktionen, um Metaflow und die Infrastruktur dahinter angemessen zu konfigurieren, um diese Funktionen zu profitieren.

Ressourcen

Slack Community

Eine aktive Gemeinschaft von Tausenden von Datenwissenschaftlern und ML-Ingenieuren, die über die Begründung des angewandten maschinellen Lernens diskutieren.

Tutorials

• Einführung in Metaflow
• Verarbeitung natürlicher Sprache mit Metaflow
• Computer Vision mit Metaflow
• Empfehlungssysteme mit Metaflow
• Und fortgeschrittenere Inhalte hier

Generative AI- und LLM -Anwendungsfälle

• Infrastrukturstapel für große Sprachmodelle
• Parallelisierende stabile Diffusion für Produktionsverbrauchsfälle
• Flüstern Sie mit Metaflow auf Kubernetes
• Training eines großsprachigen Modells mit Metaflow mit Dolly

Sich in Verbindung setzen

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, mit uns in Kontakt zu treten:

• Slack Community
• Github -Probleme

Beitragen

Wir begrüßen Beiträge zu Metaflow. Weitere Informationen finden Sie in unserem Beitragsanleitung.