Sematic官网

Sematic 图文介绍：

Sematic 是一个开源的机器学习（ML）工作流编排工具，旨在帮助机器学习团队高效地构建、运行和管理端到端的 ML 管道。以下是该平台的主要功能和特点介绍：

核心功能

1. 快速上手

• 本地安装与运行：用户可以通过简单的命令在本地机器上安装和启动 Sematic，例如：

  $ pip install sematic
  $ sematic start
  

• 示例管道：Sematic 提供了多个示例管道，用户可以快速运行这些示例来熟悉平台的使用方法。例如：

  $ sematic run examples/mnist/pytorch
  

2. 端到端管道

• 复杂管道支持：支持任意复杂度的端到端管道，能够轻松重新训练模型，当有新的标记数据可用时自动触发。
• 数据处理与模型训练：将数据处理、模型训练和评估等任务序列化，自动化和加速工作流。
• 本地与云端无缝切换：可以在本地开发机器上运行，也可以无缝提交到 Kubernetes 集群进行大规模运行。

3. Python 首选声明式编排

• 使用 Python 函数定义管道：使用 Python 函数定义管道的所有方面，无需复杂的 YAML 模板、Jsonnet 或其他晦涩的 DSL。
• 动态 DAG：支持创建任意复杂的动态有向无环图（DAG），包括循环、条件分支、嵌套等。
• 示例代码：

  import sematic
  
  @sematic.func(
      resource_requirements=GPU_RESOURCE_REQS,
  )
  def train_model(
      dataloader: DataLoader,
      config: TrainConfig,
      device: torch.device,
  ) -> nn.Module:
      model = Net().to(device)
      _train_model(model, config, dataloader)
      return model
  
  @sematic.func(resource_requirements=GPU_RESOURCE_REQS)
  def evaluate_model(
      model: nn.Module, dataloader: DataLoader
  ) -> EvaluationResults:
      results = _evaluate_model(model, dataloader)
      return results
  

4. 跟踪、版本控制和可视化

• 持久化输入输出：所有步骤的输入和输出都被持久化为事实来源，并在仪表板中可视化。
• 支持多种数据类型：支持数据框、模型、配置数据类、图像、指标、图表和图形等多种数据类型。
• 重新运行管道：可以从 UI 重新运行管道，从头开始或从任意点开始。缓存结果并实现容错，提高可靠性。

5. 本地与云端无缝迭代

• 快速看到代码变更的影响：在本地开发机器上进行代码更改，然后在云环境中大规模运行相同的代码。
• 环境打包与部署：Sematic 在运行时打包本地环境（代码、pip 依赖项、静态库、其他依赖项等），将其发送到集群并编排管道。

6. 与现有工具集成

• 中间件集成：Sematic 位于你的技术栈中间，与你已经使用的工具无缝集成，包括机器学习库、云工具、可观测性服务和生产力工具。
• 插件模型：Sematic 的插件模型意味着你可以随时构建对新集成的支持。

用户反馈

• Anurag Kanungo（Voxel CTO、联合创始人）：Sematic 为我们提供了对 ML 管道的无与伦比的可见性（工件、日志、错误、源代码控制、依赖关系图等），同时保持 SDK 和 GUI 的简单直观。它为 ML 工程师提供了恰到好处的抽象层次，使他们能够专注于业务逻辑，利用云资源而无需基础设施技能。
• Anton Bongio Karrman（Ghost Automation ML 工程师）：Sematic 简单但功能强大。几分钟内我就能运行一个模板管道，并根据我的具体需求进行调整，并在直观的 UI 中查看一切。Sematic 提供的可调试性和可扩展性令人印象深刻，它几乎不强加任何意见（只需添加一个函数装饰器），但非常灵活。
• Blaine Bateman（机器学习顾问）：我喜欢 Sematic 的一点是它只是 Python。它易于与现有代码集成，但也鼓励更好的项目设计和思考步骤间传递的数据。每次运行管道时，它都能为我节省几个小时，这使我能够进行更多实验并获得更好的结果。

Sematic 是一个功能强大且用户友好的开源 ML 工作流编排工具，特别适合需要高效构建和管理 ML 管道的团队。通过其 Python 首选的声明式编排、动态 DAG 支持和与现有工具的无缝集成，Sematic 能够显著提高 ML 工程师的工作效率。如果你需要一个简单易用且功能丰富的 ML 编排工具，Sematic 是一个值得尝试的选择。