Netflix經常以開放源代碼的形式向公衆發佈其內部工具。近日，Netflix的數據科學團隊已將其Metaflow Python庫開源，該庫是“以人爲中心”的機器學習基礎架構的關鍵部分，用於構建和部署數據科學工作流。
Metaflow與Apache Airflow和Luigi等項目有許多相似的概念，開發人員可能對此有一定的經驗。例如，使用Metaflow，你可以創建和執行DAGs(有向無環圖)。
代碼結構
其中一個關鍵特性是Metaflow自動將所有代碼、數據和依賴項快照到Amazon S3的能力。有了這個功能特性，使Metaflow能夠實現自動版本控制和實驗跟蹤，因此開發人員可以安全地檢查和恢復Metaflow的執行情況。
外部Python庫
Python已經成爲數據科學的標準語言之一，因此它有許多常用的庫。Metaflow允許導入外部庫，並支持所有公共機器學習框架。
因此，你可以使用所有你熟悉的數據科學庫，例如PyTorch和TensorFlow。只需使用慣用的Python代碼編寫模型。
此外，Netflix在2月份的一場演講中透露，Metaflow已經將Netflix機器學習項目的部署時間中位數從四個月縮短到了僅僅7天，部署效率大大提高
AWS集成
多年來，Netflix一直是使用AWS的最大企業之一，因此Metaflow與衆多AWS服務集成在一起就不足爲奇了，從文檔中可以看到，這些是當前的集成（將來還會有兩個集成）：
藉助內置的強大S3客戶端，Metaflow可以加載高達10Gbps的數據。AWS上Metaflow 的文檔地址：https://docs.metaflow.org/metaflow-on-aws/metaflow-on-aws
Metaflow還與基於AWS容器的計算平臺Batch集成。 Netflix 認爲，AWS上的Metaflow可以讓開發人員提高在筆記本電腦上進行開發的速度，同時可以在雲中使用更深的計算資源。 Metaflow使得不必在每種狀態下都對代碼或庫進行更改，從而使在本地和遠程執行模式之間輕鬆地來回移動，這反過來又使故障排除更加容易。
Metaflow的源代碼可在GitHub上獲得，目前已經在Github上標星1.4K，76個Fork（Github地址：https://github.com/Netflix/metaflow）