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Netflix的数据科学团队开源了它的MetaflowPython库，这是它用于构建和部署数据科学工作流的“以人为中心”机器学习基础设施的关键部分。

这家视频流媒体巨头将机器学习应用于其业务的各个方面，从剧本分析，到优化生产计划，预测搅动，定价，翻译，以及优化其巨大的内容分发网络。

据Netflix软件工程师称，建立Metaflow是为了帮助提高其数据科学家的生产力，他们喜欢通过Python代码表达业务逻辑，但不想花太多时间思考工程问题，如对象层次结构、打包问题，或处理与他们的工作无关的晦涩API。

Metaflow背后的想法是让Netflix数据科学家能够及早了解原型模型是否会在生产中失败，让他们能够解决任何问题，并在理想情况下加快部署时间。今年2月的Netflix披露，Metaflow帮助将中位部署时间从4个月缩短到仅仅7天。

Netflix在新的metaflow.org网站上提供了Python库的这种简单描述：“metaflow帮助您设计工作流程，按规模运行，并将其部署到生产中。它自动对你的所有实验和数据进行版本和跟踪。它可以让你在笔记本上轻松地检查结果。”

它还可以与流行的Python数据科学库一起使用，包括PyTorch、Tensorflow和SciKitLearning。

众所周知，Netflix是亚马逊网络服务（AWS）的最大用户之一，因此，Metaflow与众多AWS服务集成，包括能够对Amazon S3中的所有代码和数据进行快照，这并不奇怪，Netflix使用的是它的“数据湖”。这种能力应该帮助用户使用AWS的存储、计算和机器学习服务快速扩展模型。

在S3中快照代码的能力是使Metaflow的自动版本控制和实验跟踪能够安全地检查和恢复Metaflow的执行。

Metaflow还与“高性能的S3客户端捆绑在一起，可将数据加载到10Gbps”。

客户端允许任何组织的数据科学家实现Netflix数据科学家在过去几年中所做的工作..Netflix今年4月透露，它使用Metaflow“推动Python的极限”，使其能够使用“并行化和优化的Python代码以10Gbps的速度获取数据，处理内存中数亿个数据点，并在数万个CPU核心上编排计算”。

Netflix软件工程师今天表示：“这个客户端在我们的用户中已经大受欢迎，他们现在可以比以前更快地将数据加载到他们的工作流中，这使得迭代周期更快。”

Metaflow还集成了基于AWS容器的Batch计算平台。

Netflix认为，AWS上的Metaflow允许开发人员获得在笔记本电脑上开发的速度，云中可用更深层次的计算资源。

“Metaflow使在本地执行模式和远程执行模式之间来回移动变得容易”，不需要对每个状态的代码或库进行更改，这反过来又会使故障排除变得容易。