Sagify

Com o Sagify, você pode treinar, ajustar e implantar centenas de modelos de ML implementando apenas duas funções: uma função de trem e uma função de previsão. A função do trem define como treinar seu modelo em seus dados e a função Predict define como fazer previsões com seu modelo. O Sagify suporta diferentes tipos de estruturas de ML, como Scikit-Learn, Tensorflow, Pytorch e More. Você pode usar a API do Sagify para registrar essas métricas e visualizá -las no AWS CloudWatch. Dessa forma, você pode rastrear o desempenho de seus modelos e comparar diferentes experimentos. Você pode instalá -lo com o PIP: PIP Instalar o Sagify. Você também pode encontrar mais informações e documentação em seu site: https://www.sagifyml.com/ ou sua página do github: https://kenza-ai.github.io/sagify/.sagify é uma ótima ferramenta para cientistas de dados que desejam usar a AWS Sagemaker para seus projetos de ML. Ele facilita e mais rápido o MLOPS (Operações de ML), automatizando o treinamento e a implantação dos modelos ML. Se você está procurando uma interface amigável à ciência de dados para o AWS Sagemaker, experimente o Sagify!

Vantagens

Ele simplifica e agiliza os pipelines da ML no AWS Sagemaker, escondendo as tarefas de engenharia de baixo nível. Ele permite treinar, ajustar e implantar um modelo ML na nuvem com apenas alguns comandos e código mínimo. Ele suporta estruturas diferentes, como pytorch, tensorflow, abraço de rosto e xgboost. Ele permite que você execute pipelines de previsão de lotes ou implante seu modelo como um terminal RESTful. É de código aberto e tem uma boa documentação e apoio da comunidade.

Desvantagens

Requer que você tenha o Docker, Python e Awscli instalado e configurado em sua máquina local. Pode não cobrir todos os recursos e funcionalidades do AWS Sagemaker que você pode precisar para o seu caso de uso específico. Pode ter alguns problemas de compatibilidade com diferentes versões de Python, Docker ou AWS SDK. Pode não ser atualizado com frequência o suficiente para acompanhar as últimas alterações e melhorias do AWS Sagemaker. Pode ter alguns bugs ou erros que não são bem testados ou relatados.