metaflow

Metaflow

Metaflow es una biblioteca amigable para los humanos que ayuda a los científicos e ingenieros a construir y administrar proyectos de ciencia de datos de la vida real. Metaflow se desarrolló originalmente en Netflix para aumentar la productividad de los científicos de datos que trabajan en una amplia variedad de proyectos, desde estadísticas clásicas hasta aprendizaje profundo de última generación.

Para obtener más información, consulte el sitio web y la documentación de Metaflow.

De prototipo a producción (y de regreso)

Metaflow proporciona una API simple y amigable que cubre las necesidades fundamentales de ML, AI y proyectos de ciencia de datos:

1. Prototipos locales rápidos, soporte para cuadernos y seguimiento de experimentos incorporados y versiones.
2. Escalabilidad horizontal y vertical a la nube, utilizando CPU y GPU, y acceso rápido de datos.
3. Gestión de dependencias y implementaciones de un solo clic en orquestadores de producción altamente disponibles.

Empezando

Poner en funcionamiento es fácil. Si no sabe por dónde comenzar, Metaflow Sandbox lo hará correr y explorar metaflow en segundos.

Instalación de metaflow en su entorno Python

Para instalar metaflow en su entorno local, puede instalar desde PYPI:

pip install metaflow

Alternativamente, también puede instalar desde Conda-Forge:

conda install -c conda-forge metaflow

Si está ansioso por probar metaflow en la práctica, puede comenzar con el tutorial. Después del tutorial, puede obtener más información sobre cómo funciona el metaflow aquí.

Implementación de infraestructura para metaflow en su nube

Si bien puede comenzar con metaflow fácilmente en su computadora portátil, los principales beneficios del metaflow se encuentran en su capacidad para escalar a grupos de cómputo externos y desplegar a los orquestadores de flujo de trabajo de grado de producción. Para beneficiarse de estas características, siga esta guía para configurar el metaflow y la infraestructura detrás de ella adecuadamente.

Recursos

Comunidad floja

Una comunidad activa de miles de científicos de datos e ingenieros de ML que discuten los entresijos del aprendizaje automático aplicado.

Tutoriales

• Introducción al metaflow
• Procesamiento del lenguaje natural con metaflow
• Visión por computadora con metaflow
• Sistemas de recomendación con metaflow
• Y contenido más avanzado aquí

Casos de uso generativo de IA y LLM

• Pila de infraestructura para modelos de idiomas grandes
• Paralelización de difusión estable para casos de uso de producción
• Susurrar con metaflow en kubernetes
• Entrenamiento de un modelo de lenguaje grande con metaflow, con Dolly

Ponerse en contacto

Hay varias formas de ponerse en contacto con nosotros:

• Comunidad floja
• Problemas de Github

Que contribuye

Agradecemos contribuciones a Metaflow. Consulte nuestra guía de contribución para obtener más detalles.