Sematic 开发平台使用教程

Sematic 开发平台使用教程

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

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。

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

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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