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Liam Tung （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 村上雅章 野崎裕子 2019-12-12 10:00 Netflixのデータサイエンティストチームが、「Metaflow Python」ライブラリーをオープンソース化している。このライブラリーはデータサイエンス分野におけるワークローの構築やデプロイに用いる「人間中心の機械学習（ML）インフラ」における重要なパーツだ。 大手ビデオストリーミング企業であるNetflixは脚本の分析から、制作スケジュールの最適化、顧客によるサービス解約の予測、価格設定、翻訳、同社の大規模なコンテンツ配信ネットワークの最適化に至るまで、業務のあらゆる側面でMLを活用している。 同社のブログ投稿によるとMetaflowは、ビジネスロジックをPythonのコードで表現したいが、オブジェクト階層や、パッケージ関連の問題、自らの仕事と直接関連し
Netflixは2019年12月3日（現地時間）、データサイエンスプロジェクトを迅速かつ容易に構築、管理するためのフレームワーク「Metaflow」をオープンソースソフトウェアとして公開した。 MetaflowはNetflixが開発したPythonライブラリ。コンテンツ配信やビデオエンコーディングの最適化など、社内の何百ものユースケースに2年間、Metaflowを用いてデータサイエンスを適用してきたという。 なぜMetaflowを開発したのか Metaflowの開発が始まる前、Netflixの機械学習インフラチームはデータサイエンティストに対して社内では何が困難なのかをインタビューした。大規模なデータの扱いやモデル作り、最新GPUに関した回答が集まると当初は考えていたものの、予想は外れた。 最も困難だったのは、「バージョン1」のローンチに到達するまであまりにも時間がかかることだったという。
PythonのPipelineパッケージ比較：Airflow, Luigi, Gokart, Metaflow, Kedro, PipelineX - Qiita
PythonのPipelineパッケージ比較：Airflow, Luigi, Gokart, Metaflow, Kedro, PipelineXPythonワークフローデータサイエンスPipelineETL この記事では、Open-sourceのPipeline/Workflow開発用PythonパッケージのAirflow, Luigi, Gokart, Metaflow, Kedro, PipelineXを比較します。 この記事では、"Pipeline"、"Workflow"、"DAG"の単語はほぼ同じ意味で使用しています。 要約 👍: 良い 👍👍: より良い 2015年にAirbnb社からリリースされました。 Airflowは、Pythonコード（独立したPythonモジュール）でDAGを定義します。 （オプションとして、非公式の dag-factory 等を使用して、YAML
Metaflow - a framework for real-life ML, AI, and data science
A framework for real-life ML, AI, and data science Open-source Metaflow makes it quick and easy to build and manage real-life ML, AI, and data science projects. Modeling Use any Python libraries for models and business logic. Metaflow helps manage library dependencies, locally and in the cloud. Deployment Deploy workflows to production with a single command and integrate with other systems through
tl;dr Today, we are open-sourcing a long-awaited GUI for Metaflow. The Metaflow GUI allows data scientists to monitor their workflows in real-time, track experiments, and see detailed logs and results for every executed task. The GUI can be extended with plugins, allowing the community to build integrations to other systems, custom visualizations, and embed upcoming features of Metaflow directly i
Open-Sourcing Metaflow, a Human-Centric Framework for Data Science
by David Berg, Ravi Kiran Chirravuri, Romain Cledat, Savin Goyal, Ferras Hamad, Ville Tuulos tl;dr Metaflow is now open-source! Get started at metaflow.org. Netflix applies data science to hundreds of use cases across the company, including optimizing content delivery and video encoding. Data scientists at Netflix relish our culture that empowers them to work autonomously and use their judgment to
GitHub - Netflix/metaflow: :rocket: Build and manage real-life ML, AI, and data science projects with ease!
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Metaflow makes it easy to build and manage real-life data science and machine learning projects. MotivationWhy MetaflowWhat is MetaflowMetaflow ResourcesGetting StartedInstalling Metaflow locallyDeploying Infrastructure for MetaflowQuickstart TutorialI. Local DevelopmentIntroduction to Developing with MetaflowCreating FlowsInspecting Flows and ResultsDebugging FlowsVisualizing Results II. Scala
Unbundling Data Science Workflows with Metaflow and AWS Step Functions
by David Berg, Ravi Kiran Chirravuri, Romain Cledat, Jason Ge, Savin Goyal, Ferras Hamad, Ville Tuulos tl;dr Today, we are releasing a new job scheduler integration with AWS Step Functions. This integration allows the users of Metaflow to schedule their production workflows using a highly available, scalable, maintenance-free service, without any changes in their existing Metaflow code. The idea o
Netflixから機械学習ワークフロー管理用のPythonライブラリ，Metaflowがリリースされました。 これを使うと， データ処理・モデル構築プロセスを統一フォーマットで記述でき，全体のフローを追いやすい モデル・前処理工程のバージョン管理ができる AWS環境上での分散処理が可能 といったメリットがあります。 気になる人は，tutorialを動かしつつ公式ドキュメントに目を通してみましょう。 Tutorialについては，pip install metaflowでライブラリを入れた後， とするだけで一式揃いますので，気軽に試すことができます。 本記事では，ざっくりとした機能概要と使い方をまとめていきたいと思います。 ライブラリ概要 Metaflowでは，データ処理や機械学習モデル構築・予測のワークフローをPythonのクラスとして定義し，コマンドラインから実行します。 その際実行の都度
はじめに 本記事ではMetaflowとMLflowを使った個人開発用MLOpsの方法をご紹介します。 ここ数ヶ月個人で開発しているMLプロジェクトで利用してみて、いろいろなツールがある中で、MetaflowとMLflowの組み合わせが個人開発では最強であることがわかったのでシェアしたいと思います。 個人でMLの研究、開発されている方のご参考になれば幸いです。 Metaflowとは まず、MetaflowはNetflixが開発しているオープンソースライブラリで、機械学習用のワークフローパイプラインの機能を提供してくれます。似たようなツールだと、GoogleのKubeflow Pipeline (KFP)、Kedro、LyftのFlyteなんかがあります。 個人的にMetaflowを個人開発で用いるメリットはMetaflowが他のツールと比較して導入がかなり手軽な点です。設定なども特に難しいも
Build and manage real-life data science projects with ease.
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![GPT-4oの価格が大幅値下げ、競合に対抗するOpenAIの静かなアップデート その裏で進行している極秘プロジェクトとは | AMP[アンプ] - ビジネスインスピレーションメディア](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9f822a09800dba81c87aa8fb9c1258a3c2f5a8f8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fampmedia.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F08%2Fshutterstock_2390251317.jpg)
Netflixの「Metaflow」 Pythonライブラリーがオープンソースに
データサイエンティストに優しいフレームワーク「Metaflow」、Netflixがオープンソース化
Open-Sourcing a Monitoring GUI for Metaflow
Welcome to Metaflow | Metaflow Docs
Netflix開発のMLワークフローツール，Metaflowを試してみた【概要編】 - Qiita
MetaflowとMLflowを使った快適ML個人開発 - Qiita
Welcome to Metaflow for R - Metaflow
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