ZenML

ZenMLは、MLの作業をノートブックから本番環境へ移すチームを支援します。開発者はパイプラインをPythonの関数として書き、ZenMLがそれをKubeflow、Airflow、クラウドサービスなど選んだオーケストレーターで実行します。その間、アーティファクトとメタデータも追跡します。

スタックという考え方で、パイプラインのコードとインフラを切り離しています。そのため、同じパイプラインを開発中はローカルで、本番ではクラウドで動かせます。フレームワークはLLMのワークフローやエージェントにも対応を広げています。

ZenMLはオープンソースで、マネージドのクラウド版もあります。抽象化レイヤーが加わるため、チームは学ぶ必要があります。代替にはMLflow、Kubeflow、Metaflow、Dagster、Prefectがあります。ZenMLは、移植しやすいパイプラインを求めるMLチームに向いています。