ZeML是一个可扩展的开源MLOps框架，用于创建生产就绪的机器学习管道。它专为数据科学家打造，具有简单、灵活的语法，与云和工具无关，并具有迎合ML工作流的接口/抽象。
ZeML管道的核心是执行特定于ML的工作流，从数据来源到拆分、预处理、训练，一直到结果评估甚至服务。有许多内置电池来支持常见的ML开发任务。ZeML并不是要取代解决这些个别问题的伟大工具。相反，它与流行的ML工具本地集成，并提供标准抽象来编写你的工作流。ZeML管道旨在在开发生命周期的早期编写。数据科学家可以在他们向生产发展的过程中探索他们的管道，轻松地将堆栈从本地部署切换到云部署。可以在博客上阅读更多关于为什么开始构建ZeML的信息。通过在项目的早期阶段使用ZeML，你可以获得以下好处：训练和推理工作流程的可重复性一种用代码表示管道步骤的简单明了的方法即插即用集成：将您喜欢的所有工具组合在一起在本地堆栈和云堆栈之间轻松切换基础设施的无痛部署和配置以透明和合乎逻辑的方式扩展您的堆栈以满足您的培训和部署需求特性：
跨（管道）实验使用缓存利用强大的集成扩展到云可视化管道的步骤可视化统计内省你的管道结果
使用YAML代码配置管道运行
steps:step_ame:parameters:parameter_ame:parameter_valuesome_other_parameter_ame:2some_other_step_ame:...
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