Kedro

Kedro 作为 MLOps 工具有了显著的改善，并始终保持对模块化和工程实践的关注，这一点是我们从一开始就非常喜欢的。突出其模块化的一步是推出了独立的 kedro-datasets 包，该包将代码与数据解耦。Kedro 在其命令行接口、起始项目模板和遥测功能方面进行了增强。 此外，最近发布的 VS Code 扩展对开发者体验也是一个很好的提升。

过去我们讨论过在数据科学项目中应用好的工程实践的改进 工具 。Kedro 是另一个很好的补充。它是用于数据科学项目的开发工作流框架，为构建生产用数据和机器学习管道带来了标准化的方法。我们很欣赏其对软件工程实践和良好设计的关注，它强调测试驱动开发、模块化、版本控制以及良好的代码实践，比如将凭证排除在代码库之外。