metaflow

metaflow

Metaflow เป็นห้องสมุดที่เป็นมิตรกับมนุษย์ที่ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์และวิศวกรสร้างและจัดการโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลในชีวิตจริง Metaflow ได้รับการพัฒนาที่ Netflix เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ทำงานในโครงการที่หลากหลายตั้งแต่สถิติคลาสสิกไปจนถึงการเรียนรู้ที่ลึกซึ้งล้ำสมัย

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมดูเว็บไซต์และเอกสารของ Metaflow

จากต้นแบบไปจนถึงการผลิต (และด้านหลัง)

Metaflow ให้ API ที่เป็นมิตรที่เรียบง่ายซึ่งครอบคลุมความต้องการพื้นฐานของโครงการ ML, AI และข้อมูลวิทยาศาสตร์ข้อมูล:

1. การสร้างต้นแบบท้องถิ่นอย่างรวดเร็วการสนับสนุนโน้ตบุ๊กและการติดตามการทดลองในตัวและการกำหนดเวอร์ชัน
2. ความสามารถในการปรับขนาดแนวนอนและแนวตั้งไปยังคลาวด์โดยใช้ทั้งซีพียูและ GPU และการเข้าถึงข้อมูลที่รวดเร็ว
3. การจัดการการพึ่งพาและการปรับใช้แบบคลิกเดียวกับออเคสเตอร์การผลิตที่มีอยู่

เริ่มต้น

การลุกขึ้นวิ่งเป็นเรื่องง่าย หากคุณไม่ทราบว่าจะเริ่มต้นตรงไหน Metaflow Sandbox จะให้คุณทำงานและสำรวจ Metaflow ในไม่กี่วินาที

การติดตั้ง metaflow ในสภาพแวดล้อม Python ของคุณ

ในการติดตั้ง metaflow ในสภาพแวดล้อมในพื้นที่ของคุณคุณสามารถติดตั้งจาก PYPI:

pip install metaflow

หรือคุณสามารถติดตั้งได้จาก Conda-Forge:

conda install -c conda-forge metaflow

หากคุณกระตือรือร้นที่จะลองใช้ metaflow ในทางปฏิบัติคุณสามารถเริ่มต้นด้วยการสอน หลังจากการสอนคุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการทำงานของ Metaflow ที่นี่

การปรับใช้โครงสร้างพื้นฐานสำหรับ metaflow ในคลาวด์ของคุณ

ในขณะที่คุณสามารถเริ่มต้นกับ MetaFlow ได้อย่างง่ายดายบนแล็ปท็อปของคุณประโยชน์หลักของ Metaflow อยู่ในความสามารถในการขยายกลุ่มการคำนวณภายนอกและเพื่อปรับใช้กับนักออร์เคสเตอร์เวิร์กโฟลว์ระดับการผลิต เพื่อให้ได้ประโยชน์จากคุณสมบัติเหล่านี้ให้ทำตามคู่มือนี้เพื่อกำหนดค่า MetaFlow และโครงสร้างพื้นฐานที่อยู่เบื้องหลังอย่างเหมาะสม

ทรัพยากร

ชุมชนหย่อน

ชุมชนนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลหลายพันคนและวิศวกร ML พูดคุยเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องประยุกต์

บทเรียน

• รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ metaflow
• การประมวลผลภาษาธรรมชาติด้วย metaflow
• การมองเห็นคอมพิวเตอร์ด้วย metaflow
• ระบบแนะนำด้วย metaflow
• และเนื้อหาขั้นสูงเพิ่มเติมที่นี่

กรณีใช้ AI และ LLM แบบกำเนิด

• สแต็คโครงสร้างพื้นฐานสำหรับรุ่นภาษาขนาดใหญ่
• การแพร่กระจายที่มั่นคงสำหรับกรณีการใช้งานการผลิตแบบขนาน
• กระซิบกับ metaflow บน kubernetes
• การฝึกอบรมแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ด้วย Metaflow ซึ่งมี Dolly

ติดต่อกลับ

มีหลายวิธีในการติดต่อกับเรา:

• ชุมชนหย่อน
• ปัญหา GitHub

การบริจาค

เรายินดีต้อนรับการมีส่วนร่วมของ Metaflow โปรดดูคู่มือการบริจาคของเราสำหรับรายละเอียดเพิ่มเติม