Sematic 开发平台使用教程
1. 项目介绍
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 代码编写任意复杂的端到端管道。这些管道可以在本地机器、云虚拟机或 Kubernetes 集群上执行,以利用云资源。Sematic 基于顶级自动驾驶公司积累的经验,它可以将数据处理任务(例如 Apache Spark)与模型训练(例如 PyTorch、Tensorflow)或其他任意 Python 逻辑链成一个类型安全、可追踪、可重现的端到端管道,并且可以在现代网页仪表板上监控和可视化。
2. 项目快速启动
首先,确保您的环境中已经安装了 Python。然后,通过以下命令安装 Sematic:
pip install sematic
接下来,启动本地网页仪表板:
sematic start
然后,运行一个示例管道,例如:
sematic run examples/mnist/pytorch
如果您想创建一个新项目,可以使用以下命令:
sematic new my_new_project
或者从一个现有的示例创建:
sematic new my_new_project --from examples/mnist/pytorch
创建项目后,运行它:
python3 -m my_new_project
3. 应用案例和最佳实践
- 本地执行与云编排:Sematic 允许在本地机器上开发和测试管道,然后无缝迁移到 Kubernetes 集群上运行,以利用 GPU 和其他云资源。
- 端到端追踪:所有管道的输入和输出都会被持久化和追踪,确保结果的可靠性和可重现性。
- 动态图和管道嵌套:定义复杂的管道结构,支持迭代、条件分支等。
4. 典型生态项目
Sematic 集成了多个流行的技术和框架,以下是一些典型的生态项目:
- Apache Spark:在集群中按需创建 Spark 环境。
- Ray:使用 Ray 进行分布式计算。
- Snowflake:轻松查询数据仓库中的数据。
- Plotly 和 Matplotlib:在网页仪表板上可视化图表。
- Pandas:在仪表板上可视化 DataFrame。
- Grafana:在仪表板中嵌入 Grafana 面板。
通过这些集成,Sematic 不仅提供了强大的管道管理能力,还提供了一个丰富的生态系统,以支持各种数据科学和机器学习需求。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考