ZenML

ZenML은 기업이 표준화되고 간단한 머신 러닝 운영을 만드는 데 직면한 과제를 해결하는 매끄럽고 간소화된 MLOps 플랫폼입니다. 특별한 인프라나 소프트웨어 없이도 표준 Python 코드를 사용하여 ML 단계를 파이프라인에 연결할 수 있습니다. ZenML을 통해 데이터 과학과 운영 엔지니어링이 효과적으로 협업하여 클라우드 비용을 절약하고 다양한 도구와 클라우드 제공자 간에 계보를 확립할 수 있습니다.

주요 기능:

1. 간소화된 ML 워크플로: ZenML은 사용자가 로컬에서 MLOps 작업을 시작할 수 있는 오픈 소스 pip 패키지를 제공합니다. 복잡한 인프라 설정이 필요 없고 사용자가 익숙한 ML 도구를 사용하여 코드를 작성할 수 있습니다.

2. 데이터 과학과 운영 엔지니어링 간의 교량: 이 플랫폼은 인기 있는 클라우드와 오픈 소스 도구와의 사전 제작된 통합을 제공하여 데이터 과학자와 운영 엔지니어 간의 협업을 용이하게 합니다. 사용자는 로컬, 스테이징, 개발 및 프로덕션 환경 간에 쉽게 전환할 수 있습니다.

3. 재사용 가능한 구성 요소를 사용한 워크플로 가속화: ZenML은 프레임워크를 통해 재사용 가능한 구성 요소를 제공하여 사용자가 맞춤 플레이버를 만들어 기능을 확장할 수 있도록 합니다. 이를 통해 도구 라이브러리와의 코드 혼동을 방지하는 동시에 쉬운 전환이 가능합니다.

사용 사례:

1. 표준화된 머신 러닝 운영: 표준화된 MLOps 플랫폼을 만드는 데 어려움을 겪는 기업은 ZenML의 단순성과 유연성의 이점을 누릴 수 있습니다. 기존 도구를 매끄럽게 통합하면서 공급업체에 구애받지 않는 방식으로 ML 워크플로를 정의할 수 있습니다.

2. 클라우드 플랫폼에서의 비용 최적화: 클라우드에서 필요할 때만 ML 프로세스를 실행하면 조직은 사용된 도구에 관계없이 파이프라인 전체에 계보를 설정하는 ZenML의 기능을 통해 비용을 크게 절약할 수 있습니다.

3. 데이터 과학자와 엔지니어 간의 협업: ZenML은 모델링/실험에 집중하는 데이터 과학 팀과 MLOps 인프라 설정을 담당하는 운영 엔지니어링 팀 간의 격차를 해소합니다.

ZenML은 데이터 과학자와 운영 엔지니어 모두에게 머신 러닝 워크플로를 간소화하는 강력하면서도 사용하기 쉬운 MLOps 플랫폼입니다. 핵심 기능을 통해 원활한 협업, 비용 최적화, 표준화된 운영이 가능합니다. ZenML을 통해 기업은 ML 프로세스를 간소화하고 머신 러닝 이니셔티브에서 더 큰 효율성을 달성할 수 있습니다.