ZenML
Framework MLOps de código abierto para pipelines de ML portátiles
ZenML ayuda a los equipos a llevar el trabajo de ML del notebook a producción. Los desarrolladores escriben pipelines como funciones de Python, y ZenML los ejecuta en el orquestador que elijan, como Kubeflow, Airflow o un servicio en la nube, y va registrando artefactos y metadatos.
La idea de stack separa el código del pipeline de la infraestructura, así que el mismo pipeline puede ejecutarse en local durante el desarrollo y en la nube en producción. El framework se ha ampliado para cubrir flujos de trabajo de LLM y agentes.
ZenML es de código abierto, con una nube gestionada. Añade una capa de abstracción que el equipo tiene que aprender. Entre las alternativas están MLflow, Kubeflow, Metaflow, Dagster y Prefect. ZenML encaja con equipos de ML que quieren pipelines portátiles.
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