#ZenML

ZenML是一个MLOps框架，帮助数据科学家和机器学习工程师标准化机器学习流程。用户可以通过Python装饰器创建机器学习流水线，并在AWS、GCP、Azure等云平台上运行。ZenML提供一键部署功能，支持远程堆栈快速设置和使用。其优势包括简化的端到端MLOps流程、与现有工具的无缝集成及全面的模型跟踪和审计功能。适合在复杂基础设施上构建和管理ML流水线的用户。

ZenML Projects是一个展示使用ZenML构建的生产级机器学习用例集合。该仓库提供了涵盖时间序列、表格数据、计算机视觉等多个ML领域的现成MLOps工作流程。开发者可以直接使用或根据需求调整这些解决方案,快速启动机器学习项目。仓库包含多个由ZenML团队和社区维护的示例项目,覆盖了常见ML应用场景。

MLStacks是一个开源Python工具，通过Terraform实现快速部署MLOps基础设施。虽然主要设计用于ZenML，但也兼容其他MLOps工具和平台。用户只需编写YAML规范文件并使用CLI部署，MLStacks即可自动完成剩余工作。目前支持在AWS、GCP和本地K3D上部署模块化MLOps堆栈。该工具旨在简化部署流程，方便用户评估不同MLOps工具组合。