Метафлот это фреймворк с открытым исходным кодом для реальных проектов ML, AI и Data Science, который помогает разработчикам легко создавать, управлять и развертывать сложные рабочие процессы. Созданная на Netflix и используемая в настоящее время сотнями компаний, Metaflow подчеркивает производительность разработчиков, отслеживание экспериментов, масштабируемые вычисления и плавное развертывание в производственных средах. Он поддерживает локальную разработку, удобные для ноутбуков рабочие процессы и масштабируемое облачное исполнение (GPU, многоядерная, большая память) с простой интеграцией в существующую инфраструктуру и политику безопасности. Структура фокусируется на том, чтобы сделать сквозные научные данные надежными, наблюдаемыми и совместными между командами.
Ключевые способности
- Использование любых библиотек Python для моделей и бизнес-логики; Metaflow обрабатывает зависимости и управление средой.
- Локальные и удобные для ноутбуков: разработка и тестирование локально в ноутбуках и сценариях перед масштабированием на производство.
- Надежная оркестровка: создание многоступенчатых рабочих процессов на простом Python с автоматической версией переменных для легкого отслеживания и отладки экспериментов.
- Вычисление в масштабе: использование облачных ресурсов, включая графические процессоры и многоядерные архитектуры, для параллельного выполнения сложных задач.
- Доступ к данным и их происхождение: Поток потоков данных через этапы с автоматической версией, обеспечивающей воспроизводимость и аудитоспособность.
- Развертывание производства: развертывание экспериментов с одной командой и автоматическое реагирование на изменения данных или событий.
- Облачно-агностичное развертывание: Создайте собственное облако — развертывайте на AWS, Azure, Google Cloud или Kubernetes — интегрируясь с существующими политиками безопасности и управления.
- Безопасное преобразование в производство: разработано для реальных рабочих процессов ML / AI, от быстрых экспериментов до масштабируемых и надежных производственных процессов.
- Богатая экосистема и дорожная карта: текущие обновления включают поддержку новых шаблонов вычислений, карт в реальном времени, зависимостей PyPI / Conda, управления секретами и многое другое.
Как работает Metaflow
- Модель и логика в Python: Определите свой рабочий процесс как класс или функции Python, используя примитивы Metaflow для управления шагами, повторами и артефактами.
- Исполнение потока: Запуск потоков локально для разработки или развертывания в облаке для крупномасштабных экспериментов. Metaflow обрабатывает передачу данных и редактирование между шагами.
- Развертывание производства: Готовый к производству триггер протекает с минимальными изменениями кода, интегрируясь со службами оркестровки по мере необходимости.
- Наблюдение и происхождение: Отслеживание переменных, входов, выходов и конфигураций между запусками для обеспечения воспроизводимости и отладки.
Среды развертывания
- Локальный ноутбук или рабочая станция для разработки и тестирования.
- Облачные среды (AWS, Azure, Google Cloud) с управляемыми сервисами, такими как кластеры Kubernetes, хранилища объектов и вычислительные ресурсы.
- Местные кластеры Kubernetes для безопасного, управляемого политикой развертывания.
- Metaflow Sandbox для быстрого исследования и обучения на основе браузера.
Почему команды используют Metaflow
- Ускоряет экспериментирование с ML, упрощая оркестровку рабочих процессов и зависимости.
- Улучшает совместную работу с помощью потоков версий и централизованного отслеживания экспериментов.
- Позволяет масштабировать производственные конвейеры ML без переписывания кода для каждой среды.
- Интегрируется с существующей инфраструктурой данных и средствами контроля безопасности.
Начало работы
- Установите и запустите потоки локально, а затем постепенно масштабируйте их до облачных развертываний по мере необходимости.
- Используйте ноутбуки для прототипирования потоков и быстро итерации, прежде чем переходить на конвейеры производственного класса.
- Исследуйте потоки выборок и учебные пособия для изучения лучших практик для рабочих процессов в области науки о данных.
Основные характеристики
- Python-ориентированные определения рабочего процесса с простой оркестровкой
- Локальная разработка с бесшовным облачным масштабированием
- Автоматическая версия переменных потока для легкого отслеживания и отладки экспериментов
- Масштабируемые вычисления: GPU, многоядерная и большая поддержка памяти
- Доступ к данным и линейка данных через этапы потока
- Развертывание одного клика или минимальное изменение в производстве
- Облачно-агностические развертывания (AWS, Azure, Google Cloud, Kubernetes)
- Интеграция с существующими политиками безопасности, управления и данных
- Реальная поддержка рабочего процесса ML / AI и дизайн, основанный на Netflix
Платформа Highlights
- Открытый исходный код и сообщество
- Доказано в производстве на Netflix с широкой базой пользователей в различных отраслях промышленности
- Богатая история выпуска с такими функциями, как контрольные точки, живые панели инструментов и реактивные потоки
Безопасность и соблюдение
- Предназначен для включения в политику предприятий и рамки управления
- Подчеркивает воспроизводимость, проверяемость и контролируемую практику развертывания
Связанные ресурсы
- Документация, учебные пособия и форумы сообщества
- Среда Sandbox для экспериментов в браузере
- Репозиторий GitHub с постоянным развитием и вкладом
