metaflow

메타 플로

Metaflow는 과학자와 엔지니어가 실제 데이터 과학 프로젝트를 구축하고 관리하는 데 도움이되는 인간 친화적 인 라이브러리입니다. MetaFlow는 원래 Netflix에서 고전 통계에서 최첨단 딥 러닝에 이르기까지 다양한 프로젝트를 수행하는 데이터 과학자의 생산성을 높이기 위해 개발되었습니다.

자세한 내용은 MetaFlow의 웹 사이트 및 문서를 참조하십시오.

프로토 타입에서 생산 (및 백)까지

MetaFlow는 ML, AI 및 데이터 과학 프로젝트의 기본 요구를 다루는 간단하고 친근한 API를 제공합니다.

1. 빠른 로컬 프로토 타이핑, 노트북 지원 및 내장 실험 추적 및 버전화.
2. CPU 및 GPU를 모두 사용하여 클라우드에 대한 수평 및 수직 확장 성 및 빠른 데이터 액세스.
3. 고도로 사용 가능한 프로덕션 오케스트레이터에 의존성 및 원 클릭 배포 관리.

시작하기

일어나서 달리기는 쉽습니다. 어디서부터 시작 해야할지 모르면 메타 플로우 샌드 박스를 사용하면 몇 초 만에 메타 플로우를 실행하고 탐색하게됩니다.

파이썬 환경에 메타 플로 설치

지역 환경에 메타 플로를 설치하려면 PYPI에서 설치할 수 있습니다.

pip install metaflow

또는 Conda-Forge에서 설치할 수도 있습니다.

conda install -c conda-forge metaflow

실제로 메타 플로를 시험해보기를 간절히 원한다면 튜토리얼부터 시작할 수 있습니다. 튜토리얼 후에는 MetaFlow가 어떻게 작동하는지에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

클라우드에 메타 플로우를위한 인프라를 배포합니다

랩톱에서 메타 플로를 쉽게 시작할 수 있지만 메타 플로의 주요 이점은 외부 컴퓨팅 클러스터로 확장하고 생산 등급 워크 플로우 오케스트레이터로 배포 할 수있는 능력에 있습니다. 이러한 기능의 혜택을 얻으려면이 안내서를 따라 메타 플로우와 그 뒤에있는 인프라를 적절하게 구성하십시오.

자원

슬랙 커뮤니티

응용 기계 학습의 ins and-out에 대해 논의하는 수천 명의 데이터 과학자와 ML 엔지니어의 활발한 커뮤니티.

튜토리얼

• 메타 플로 소개
• 메타 흐름을 사용한 자연 언어 처리
• 메타 플로우가있는 컴퓨터 비전
• 메타 플로가있는 추천 시스템
• 그리고 더 고급 컨텐츠는 여기에 있습니다

생성 AI 및 LLM 사용 사례

• 대형 언어 모델을위한 인프라 스택
• 생산 사용 사례에 대한 안정적인 확산
• Kubernetes의 메타 흐름으로 속삭임
• Dolly를 특징으로하는 Metaflow로 큰 언어 모델을 훈련시킵니다

연락하십시오

우리와 연락하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.

• 슬랙 커뮤니티
• Github 문제

기여

우리는 메타 플로에 대한 기여를 환영합니다. 자세한 내용은 기여 가이드를 참조하십시오.