metaflow

元流

Metaflow是一个对人类友好的图书馆，可帮助科学家和工程师构建和管理现实生活中的数据科学项目。 Metaflow最初是在Netflix开发的，目的是提高数据科学家的生产力，他们从事各种项目从经典统计到最先进的深度学习。

有关更多信息，请参见Metaflow的网站和文档。

从原型到生产（和背部）

MetaFlow提供了一种简单，友好的API，涵盖了ML，AI和数据科学项目的基础需求：

1. 快速的本地原型制作，对笔记本电脑的支持以及内置的实验跟踪和版本。
2. 使用CPU和GPU以及快速数据访问的水平和垂直可扩展性。
3. 管理依赖项和一键部署到高可用的生产编排者。

入门

起床和运行很容易。如果您不知道从哪里开始，元流沙箱将使您在几秒钟内运行和探索元流。

在Python环境中安装元流

要在本地环境中安装元流，您可以从PYPI安装：

pip install metaflow

另外，您也可以从Conda-Forge安装：

conda install -c conda-forge metaflow

如果您渴望在实践中尝试元流，则可以从本教程开始。教程结束后，您可以在此处了解有关元流的工作原理的更多信息。

在云中部署元流的基础架构

虽然您可以轻松地从笔记本电脑上使用元流，但元流的主要好处在于它可以扩展到外部计算簇并部署到生产级的工作流程编排器的能力。要从这些功能中受益，请遵循本指南以适当地配置元流和其背后的基础架构。

资源

松懈的社区

一个由成千上万的数据科学家和ML工程师组成的积极社区，讨论了应用机器学习的ins and Outs。

教程

• 元流介绍
• 自然语言处理元流
• 元流的计算机视觉
• 元流的推荐系统
• 和更高级的内容在这里

生成的AI和LLM用例

• 大型语言模型的基础设施堆栈
• 生产用例并行稳定扩散
• 在kubernetes上用元流小声说话
• 用元流培训大型语言模型，以Dolly为特色

取得联系

有几种与我们联系的方法：

• 松懈的社区
• Github问题

贡献

我们欢迎对元流的贡献。请参阅我们的贡献指南以获取更多详细信息。