Sematic开源项目安装与配置指南-优快云博客

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Sematic开源项目安装与配置指南

sematic An open-source ML pipeline development platform 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/sematic

1. 项目基础介绍

Sematic 是一个开源的机器学习管道开发平台，它允许机器学习工程师和数据科学家使用简单的 Python 语言编写任意复杂的端到端管道，并在本地机器、云虚拟机或 Kubernetes 集群上执行，以利用云资源。Sematic 基于自动驾驶公司累积的经验教训，支持将数据处理任务（如 Apache Spark）与模型训练（如 PyTorch、TensorFlow）或其他任意 Python 业务逻辑链接成类型安全、可追溯、可重现的端到端管道，这些管道可以在现代 Web 仪表板上监控和可视化。

2. 项目使用的关键技术和框架

Python：作为主要的编程语言，用于定义管道和业务逻辑。
Kubernetes：用于在云上部署和运行管道，以访问如 GPU 等资源。
Apache Spark：支持在集群上进行数据处理。
PyTorch/TensorFlow：用于模型训练。
Web Dashboard：用于监控和可视化管道。

3. 项目安装和配置准备工作及详细步骤

准备工作

安装 Python：确保你的系统上安装了 Python。Sematic 需要一个 Python 环境。
安装 Git：需要 Git 来克隆项目仓库。

安装步骤

克隆项目仓库

打开终端（命令提示符或 PowerShell），运行以下命令来克隆仓库：
```
git clone https://github.com/sematic-ai/sematic.git
```
进入项目目录

克隆完成后，使用以下命令进入项目目录：
```
cd sematic
```
安装项目依赖

在项目目录中，运行以下命令安装项目依赖：
```
pip install -r requirements.txt
```
启动本地开发环境

使用以下命令启动 Sematic 的本地 Web 仪表板：
```
sematic start
```
运行示例管道

仪表板启动后，你可以运行一个示例管道来测试安装是否成功：
```
sematic run examples/mnist/pytorch
```
创建新项目

如果你想创建一个新的项目，可以使用以下命令：
```
sematic new my_new_project
```
或者从现有示例创建：
```
sematic new my_new_project --from examples/mnist/pytorch
```
运行你的项目

使用以下命令运行你的项目：
```
python3 -m my_new_project
```