metaflow

Метафлоу

Metaflow-это библиотека, дружелюбная для человека, которая помогает ученым и инженерам создавать и управлять реальными научными проектами. Metaflow был первоначально разработан в Netflix для повышения производительности ученых-ученых, которые работают над самым разнообразным проектами, от классической статистики до современного глубокого обучения.

Для получения дополнительной информации см. Веб -сайт Metaflow и документацию.

От прототипа до производства (и обратно)

Metaflow предоставляет простой, дружелюбный API, который охватывает основополагающие потребности ML, ИИ и науки о данных:

1. Быстрое локальное прототипирование, поддержка ноутбуков, а также встроенное отслеживание экспериментов и управление версиями.
2. Горизонтальная и вертикальная масштабируемость в облаке, используя как процессоры, так и графические процессоры, а также быстрый доступ к данным.
3. Управление зависимостями и развертывания одного клика к высокодоступным производственным оркестраторам.

Начиная

Вставать и бежать легко. Если вы не знаете, с чего начать, песочница Metaflow заставит вас запустить и исследовать Metaflow за считанные секунды.

Установка метафлоу в среду Python

Чтобы установить метафлоу в местной среде, вы можете установить из PYPI:

pip install metaflow

В качестве альтернативы, вы также можете установить из Conda-Forge:

conda install -c conda-forge metaflow

Если вы хотите попробовать Metaflow на практике, вы можете начать с учебника. После учебника вы можете узнать больше о том, как Metaflow работает здесь.

Развертывание инфраструктуры для метафлоу в вашем облаке

В то время как вы можете легко начать с Metaflow легко на вашем ноутбуке, основные преимущества Metaflow заключаются в его способности масштабироваться на внешних вычислительных кластерах и развертываться в рабочих процессах производственного уровня. Чтобы извлечь выгоду из этих функций, следуйте этому руководству для настройки Metaflow и инфраструктуры, стоящей за ним, соответствующим образом.

Ресурсы

Slack Community

Активное сообщество тысяч ученых данных и инженеров ML, обсуждающих Ins и Outs of Applied Machine Learning.

Учебные пособия

• Введение в метафлоу
• Обработка естественного языка с помощью метафлоу
• Компьютерное зрение с метафлоу
• Рекомендованные системы с метафлоу
• И более продвинутый контент здесь

Генеративные варианты использования ИИ и LLM

• Стек инфраструктуры для больших языковых моделей
• Параллелизация стабильной диффузии для сценарий использования производства
• Шепот с метафлоу на Kubernetes
• Обучение большой языковой модели с Metaflow с участием Долли

Свяжитесь с нами

Есть несколько способов связаться с нами:

• Slack Community
• GitHub выпуски

Внося

Мы приветствуем вклад в Metaflow. Пожалуйста, смотрите наше руководство по взносу для получения более подробной информации.