用于维护工件元数据的库。
bmlx-metadata的Python项目详细描述
ML元数据
ML Metadata（MLMD）是用于记录和检索元数据的库 与ML开发人员和数据科学家工作流相关。在
注意：ML元数据在版本1.0之前可能向后不兼容。在
入门
有关MLMD的更多背景知识和使用说明，请参阅 getting started guide
从PyPI安装
安装ML元数据的推荐方法是使用 PyPI package：
pip install ml-metadata
使用Docker安装
这是在Linux下构建ML元数据的推荐方法，并且 在谷歌持续测试。在
请首先按照以下说明安装docker和{
然后，在项目根目录下运行以下命令：
^{pr2}$其中PY_VERSION是{
将在dist/下生成一个轮子，并按如下方式安装：
pip install dist/*.whl
从源安装
1。先决条件
要编译和使用ML元数据，您需要设置一些先决条件。在
安装Bazel
如果您的系统上没有安装Bazel，请按照these directions立即安装。在
安装cmake
如果您的系统上没有安装cmake，请按照these directions立即安装它。在
2。克隆ML元数据存储库
git clone https://github.com/google/ml-metadata
cd ml-metadata
请注意，这些说明将安装ML的最新主分支
元数据。如果要安装特定的分支（例如发布分支），
将-b <branchname>传递给git clone命令。在
3。构建pip包
ML Metadata使用Bazel从源代码构建pip包：
bazel run -c opt --define grpc_no_ares=true ml_metadata:build_pip_package
您可以在dist子目录中找到生成的.whl文件。在
4。安装pip包
pip install dist/*.whl
5.（可选）构建grpc服务器
ML Metadata使用Bazel从源代码构建c++二进制文件：
bazel build -c opt --define grpc_no_ares=true //ml_metadata/metadata_store:metadata_store_server
支持的平台
MLMD是在以下64位操作系统上构建和测试的：
- macOS 10.12.6（Sierra）或更高版本。在
- Ubuntu 16.04或更高版本。在
- Windows 7或更高版本。在
- 项目
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