新智元|机器学习团队常用工具总结，人生苦短，我用Python！( 二 )
可视化：Pandas+Matplotlib+Plotly
这三个大名鼎鼎的工具包就不需要过多介绍了吧～这些工具可真的称得上机器学习可视化利器了 。
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除此之外 ， 研究者还经常使用Altair( Python )和Hiplot( R, 超参数可视化 ）
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经典算法库：Sklearn+XGBoost
这两款机器学习库 ， 包含了初创公司最经常使用的经典算法 ， 也算是爆款工具了 。
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深度学习：Tensorflow+Keras 或Pytorch
大火的Tensorflow和Pytorch终于出场了～相信任何一个搞深度的朋友都已经无比熟悉了吧 。 有的时候 ， 在同一家公司的深度学习项目中中 ， 这两种框架会出现同时存在的情况 。
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在这里 ， 值得注意的是 ， 越来越多的正在更加频繁地使用Pytorch训练库 ， 比如Lightning, Ignite, Catalyst, Fastai和Skorch 。
善用编排工具 ， 管理好你的机器学习模型
看到这里 ， 你可能在想：「什么是MLOps」 ， 或者「为什么要关心这个玩意儿？？」
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其实 ， 这个术语其实在指DevOps ， 在这里 ， 用来描述用于机器学习活动和操作的工具 。
那下面就来看看初创公司到底在用什么工具来进行机器学习的DevOps吧：
编排工具：Kubeflow ， Airflow ， Amazon Sagemaker ， Azure
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模型封装&部署：Kubeflow, MLflow, Amazon SageMaker
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从训练到推断：Pytest-benchmark, MLperf
当开发人员将训练好的模型用于实际情况下的推断时 ， 就会主要使用这两个工具对模型进行分析和优化 。
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实验管理：MLflow, Comet, Neptune
为了进行实验跟踪 ， 研究者常常使用这些工具 ， 除此之外 ， 我们还能看到TensorBorad和Scared等等之类的开源软件包 。
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有小伙伴还在评论里补充了Google Sheet 。
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