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 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 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/sematic