operatorai/modelstore

何を解決するか

異なるストレージバックエンド間で機械学習モデルを保存、バージョン管理、管理するために必要なボイラープレートコードを排除します。専用のトレーニングサーバーが不要な、モデルアーティファクトを扱う標準化された方法を提供します。

動作方法

modelstore は、AWS S3、GCPバケット、Azure Blob Storage、MinIO、またはローカルファイルシステムなど、さまざまなストレージタイプと連携するオープンソースのモデルレジストリです。幅広いMLライブラリからのモデルをアップロードでき、アップロード時に自動的にバージョン管理を行い、コマンドラインツール経由で直接メモリに読み込むか、ダウンロードできるようにします。

対象ユーザー

複数のクラウドプロバイダーまたはローカル環境でモデルのバージョン管理と保存をシンプルかつサーバーレスで行いたい機械学習エンジニアやデータサイエンティスト。

特徴

• サーバーレスレジストリ: 専用のトレーニングサーバー不要。クラウドバケットやローカルディスクと直接連携可能。
• マルチクラウド対応: AWS、GCP、Azureに対応。
• 広範なライブラリ対応: PyTorch、TensorFlow、Scikit-Learn、XGBoost、Hugging Face Transformersなど多数のライブラリに対応。
• ライフサイクル管理: ドメインごとにモデルを整理し、その状態を管理可能。