metaflow

Metaflow

Metaflow adalah perpustakaan ramah manusia yang membantu para ilmuwan dan insinyur membangun dan mengelola proyek ilmu data kehidupan nyata. Metaflow awalnya dikembangkan di Netflix untuk meningkatkan produktivitas para ilmuwan data yang bekerja pada berbagai proyek mulai dari statistik klasik hingga pembelajaran mendalam yang canggih.

Untuk informasi lebih lanjut, lihat situs web dan dokumentasi Metaflow.

Dari prototipe ke produksi (dan kembali)

Metaflow menyediakan API sederhana dan ramah yang mencakup kebutuhan dasar proyek ML, AI, dan Ilmu Data:

1. Prototipe lokal yang cepat, dukungan untuk notebook, dan pelacakan dan versi eksperimen bawaan.
2. Skalabilitas horizontal dan vertikal ke cloud, memanfaatkan CPU dan GPU, dan akses data cepat.
3. Mengelola dependensi dan penyebaran satu klik ke orkestra produksi yang sangat tersedia.

Memulai

Bangun dan berjalan mudah. Jika Anda tidak tahu harus mulai dari mana, Metaflow Sandbox akan membuat Anda berlari dan menjelajahi Metaflow dalam hitungan detik.

Menginstal Metaflow di Lingkungan Python Anda

Untuk menginstal Metaflow di lingkungan lokal Anda, Anda dapat menginstal dari PYPI:

pip install metaflow

Atau, Anda juga dapat menginstal dari conda-forge:

conda install -c conda-forge metaflow

Jika Anda ingin mencoba Metaflow dalam latihan, Anda dapat mulai dengan tutorial. Setelah tutorial, Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana Metaflow bekerja di sini.

Menyebarkan infrastruktur untuk Metaflow di cloud Anda

Meskipun Anda dapat memulai dengan Metaflow dengan mudah di laptop Anda, manfaat utama Metaflow terletak pada kemampuannya untuk meningkatkan ke kluster komputasi eksternal dan untuk menggunakan orkestra alur kerja tingkat produksi. Untuk mendapatkan manfaat dari fitur -fitur ini, ikuti panduan ini untuk mengonfigurasi metaflow dan infrastruktur di baliknya dengan tepat.

Sumber daya

Komunitas Slack

Komunitas aktif dari ribuan ilmuwan data dan insinyur ML yang membahas seluk beluk pembelajaran mesin terapan.

Tutorial

• Pengantar Metaflow
• Pemrosesan bahasa alami dengan metaflow
• Visi komputer dengan metaflow
• Sistem Rekomendasi dengan Metaflow
• Dan konten yang lebih canggih di sini

Kasus penggunaan AI dan LLM generatif

• Tumpukan infrastruktur untuk model bahasa besar
• Paralelis difusi stabil untuk kasus penggunaan produksi
• Berbisik dengan Metaflow di Kubernetes
• Melatih model bahasa besar dengan metaflow, menampilkan Dolly

Hubungi

Ada beberapa cara untuk menghubungi kami:

• Komunitas Slack
• Masalah GitHub

Berkontribusi

Kami menyambut kontribusi untuk Metaflow. Silakan lihat Panduan Kontribusi kami untuk lebih jelasnya.