开源项目教程：Awesome Software Engineering for Machine Learning

开源项目教程：Awesome Software Engineering for Machine Learning

awesome-seml A curated list of articles that cover the software engineering best practices for building machine learning applications. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-seml

项目介绍

Awesome Software Engineering for Machine Learning 是一个精心策划的资源列表，涵盖了构建机器学习应用程序的软件工程最佳实践。该项目不涉及核心机器学习问题（如开发新算法），而是关注围绕机器学习活动的相关技术，如数据摄取、编码、测试、版本控制、部署、质量控制和团队协作。这些最佳实践旨在增强机器学习组件在生产级应用程序中的开发、部署和维护。

项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境已经安装了以下工具：

• Python 3.7 或更高版本
• Git
• 虚拟环境工具（如 virtualenv 或 conda）

克隆项目

首先，克隆项目到本地：

git clone https://github.com/SE-ML/awesome-seml.git
cd awesome-seml

创建虚拟环境

创建并激活虚拟环境：

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # 在Windows上使用 `venv\Scripts\activate`

安装依赖

安装项目所需的依赖：

pip install -r requirements.txt

运行示例代码

项目中包含了一些示例代码，您可以通过以下命令运行：

python examples/example_script.py

应用案例和最佳实践

数据管理

在机器学习项目中，数据管理是至关重要的一环。以下是一些最佳实践：

• 数据版本控制：使用工具如 DVC 来管理数据集的版本。
• 数据验证：使用 Great Expectations 或 TensorFlow Data Validation 来验证数据质量。

模型训练

模型训练过程中，实验管理和超参数调优是关键：

• 实验跟踪：使用 MLflow 或 Neptune.ai 来跟踪实验。
• 超参数调优：使用 Optuna 或 Hyperopt 进行超参数优化。

部署和操作

将模型部署到生产环境时，需要考虑以下方面：

• 持续集成/持续部署（CI/CD）：使用 Jenkins 或 GitLab CI 来实现自动化部署。
• 模型监控：使用 Seldon Core 或 TensorFlow Extended (TFX) 来监控模型性能。

典型生态项目

MLflow

MLflow 是一个开源平台，用于管理机器学习生命周期，包括实验、重现性和部署。它提供了实验跟踪、模型打包和模型注册等功能。

TensorFlow Extended (TFX)

TFX 是一个端到端的平台，用于部署生产级机器学习管道。它集成了数据验证、模型训练、模型评估和模型部署等功能。

DVC

DVC（Data Version Control）是一个数据和机器学习实验管理工具，类似于 Git，但专门用于数据科学项目。它可以帮助您管理大型数据集和实验。

Seldon Core

Seldon Core 是一个开源的 MLOps 框架，用于在 Kubernetes 上部署、监控和管理生产级机器学习模型。它支持多种模型格式和推理引擎。

通过以上模块的介绍和实践，您可以更好地理解和应用 Awesome Software Engineering for Machine Learning 项目中的最佳实践和工具。

awesome-seml A curated list of articles that cover the software engineering best practices for building machine learning applications. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-seml