开源项目推荐：Post-Modern Stack

开源项目推荐：Post-Modern Stack

post-modern-stack Joining the modern data stack with the modern ML stack 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/post-modern-stack

Post-Modern Stack 是一个开源项目，旨在结合现代数据栈与现代机器学习栈，以实现高效的数据操作和机器学习流程。该项目主要使用 Python 编程语言。

项目基础介绍

Post-Modern Stack 项目是作为 MLOps 系列的一部分而创建的。它通过拆解原有的 YDNABB 存储库，将计算的核心部分抽象出来：数据仓库用于数据操作（dataOps），AWS 上的 Metaflow 用于机器学习操作（MLOps）。项目使用 Coveo Data Challenge 数据集作为模型训练的数据源，并训练了一个简单的 LSTM 模型，这个模型复杂度适中，能够充分利用云计算的优势。

核心功能

该项目的主要功能包括：

• 数据集成：通过 Snowflake 数据仓库和 dbt 工具，项目能够实现数据的存储和转换。
• 模型训练：使用 Metaflow 在 AWS 上进行模型训练，支持实验跟踪和参数调整。
• 模型部署：支持将训练好的模型部署到 SageMaker，实现模型的服务化。
• 扩展性：项目支持从本地运行到云端部署的多种运行环境，可以根据需求调整配置。

最近更新的功能

项目最近的更新主要包括：

• 优化了环境配置和依赖管理，使得项目部署更为便捷。
• 增强了对实验跟踪的支持，通过集成 Comet ML，用户可以更有效地跟踪和对比实验结果。
• 改进了数据加载流程，提高了数据导入到 Snowflake 的效率和稳定性。
• 在项目文档中添加了更多详细的指导和最佳实践，以帮助用户更好地理解和使用项目。

通过这些更新，Post-Modern Stack 进一步提升了项目的易用性和功能丰富性，为数据科学家和工程师提供了一个强大的工具集。

post-modern-stack Joining the modern data stack with the modern ML stack 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/post-modern-stack