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Metaflow

O Metaflow é uma biblioteca que ajuda a ser humano que ajuda cientistas e engenheiros a construir e gerenciar projetos de ciência de dados da vida real. O Metaflow foi originalmente desenvolvido na Netflix para aumentar a produtividade dos cientistas de dados que trabalham em uma ampla variedade de projetos, desde estatísticas clássicas até aprendizado profundo de última geração.

Para mais informações, consulte o site e a documentação da Metaflow.

Do protótipo à produção (e nas costas)

O Metaflow fornece uma API simples e amigável que abrange as necessidades fundamentais dos projetos de ML, IA e Ciência de Dados:

1. Prototipagem local rápida, suporte para notebooks e rastreamento e versão de experimentos internos.
2. Escalabilidade horizontal e vertical para a nuvem, utilizando CPUs e GPUs e acesso rápido de dados.
3. Gerenciando dependências e implantações com um clique para orquestradores de produção altamente disponíveis.

Começando

Aumentar e correr é fácil. Se você não souber por onde começar, o Metaflow Sandbox fará com que você esteja executando e explorando o Metaflow em segundos.

Instalando o Metaflow em seu ambiente Python

Para instalar o Metaflow em seu ambiente local, você pode instalar a partir do Pypi:

pip install metaflow

Como alternativa, você também pode instalar a partir de conda-forge:

conda install -c conda-forge metaflow

Se você estiver ansioso para experimentar o Metaflow na prática, poderá começar com o tutorial. Após o tutorial, você pode aprender mais sobre como o Metaflow funciona aqui.

Implantando infraestrutura para metaflow em sua nuvem

Enquanto você pode começar com o Metaflow facilmente em seu laptop, os principais benefícios do metaflow estão em sua capacidade de escalar grupos de computação externa e implantar para orquestradores de fluxo de trabalho de grau de produção. Para se beneficiar desses recursos, siga este guia para configurar o Metaflow e a infraestrutura por trás dele adequadamente.

Recursos

Comunidade Slack

Uma comunidade ativa de milhares de cientistas de dados e engenheiros de ML discutindo o envolvimento do aprendizado de máquina aplicado.

Tutoriais

• Introdução ao Metaflow
• Processamento de linguagem natural com metaflow
• Visão computacional com metaflow
• Sistemas de recomendação com metaflow
• E conteúdo mais avançado aqui

Casos de uso generativos de IA e LLM

• Pilha de infraestrutura para grandes modelos de idiomas
• Paralelize difusão estável para casos de uso da produção
• Sussurro com metaflow em kubernetes
• Treinando um modelo de linguagem grande com metaflow, com Dolly

Entre em contato

Existem várias maneiras de entrar em contato conosco:

• Comunidade Slack
• Questões do Github

Contribuindo

Congratulamo -nos com contribuições para o Metaflof. Consulte nosso guia de contribuição para obter mais detalhes.