metaflow

元流

Metaflow是一個對人類友好的圖書館，可幫助科學家和工程師構建和管理現實生活中的數據科學項目。 Metaflow最初是在Netflix開發的，目的是提高數據科學家的生產力，他們從事各種項目從經典統計到最先進的深度學習。

有關更多信息，請參見Metaflow的網站和文檔。

從原型到生產（和背部）

MetaFlow提供了一種簡單，友好的API，涵蓋了ML，AI和數據科學項目的基礎需求：

1. 快速的本地原型製作，對筆記本電腦的支持以及內置的實驗跟踪和版本。
2. 使用CPU和GPU以及快速數據訪問的水平和垂直可擴展性。
3. 管理依賴項和一鍵部署到高可用的生產編排者。

入門

起床和運行很容易。如果您不知道從哪裡開始，元流沙箱將使您在幾秒鐘內運行和探索元流。

在Python環境中安裝元流

要在本地環境中安裝元流，您可以從PYPI安裝：

pip install metaflow

另外，您也可以從Conda-Forge安裝：

conda install -c conda-forge metaflow

如果您渴望在實踐中嘗試元流，則可以從本教程開始。教程結束後，您可以在此處了解有關元流的工作原理的更多信息。

在雲中部署元流的基礎架構

雖然您可以輕鬆地從筆記本電腦上使用元流，但元流的主要好處在於它可以擴展到外部計算簇並部署到生產級的工作流程編排器的能力。要從這些功能中受益，請遵循本指南以適當地配置元流和其背後的基礎架構。

資源

鬆懈的社區

一個由成千上萬的數據科學家和ML工程師組成的積極社區，討論了應用機器學習的ins and Outs。

教程

• 元流介紹
• 自然語言處理元流
• 元流的計算機視覺
• 元流的推薦系統
• 和更高級的內容在這裡

生成的AI和LLM用例

• 大型語言模型的基礎設施堆棧
• 生產用例並行穩定擴散
• 在kubernetes上用元流小聲說話
• 用元流培訓大型語言模型，以Dolly為特色

取得聯繫

有幾種與我們聯繫的方法：

• 鬆懈的社區
• Github問題

貢獻

我們歡迎對元流的貢獻。請參閱我們的貢獻指南以獲取更多詳細信息。