Bir neçə qlobal sektor maşın öyrənməsinə (ML) daha çox sərmayə qoymağa başlayır.
ML modelləri əvvəlcə mütəxəssis qrupları tərəfindən işə salına və idarə oluna bilər, lakin ən böyük maneələrdən biri əldə edilən biliklərin növbəti modelə ötürülməsidir ki, proseslər genişləndirilə bilsin.
Modelin həyat dövrünün idarə edilməsində iştirak edən prosesləri təkmilləşdirmək və standartlaşdırmaq üçün MLOps üsulları maşın öyrənmə modellərini yaradan komandalar tərəfindən getdikcə daha çox istifadə olunur.
Bu gün mövcud olan ən yaxşı MLOps alətləri və platformalarından bəziləri və onların alət, tərtibatçı və prosedur nöqteyi-nəzərindən maşın öyrənməsini necə asanlaşdıra biləcəyi haqqında daha çox məlumat əldə etmək üçün oxumağa davam edin.
MLOps nədir?
Maşın öyrənmə modelləri üçün siyasətlər, normalar və ən yaxşı təcrübələr yaratmaq texnikası “maşın öyrənmə əməliyyatları” və ya “MLOps” kimi tanınır.
MLOps, ML inkişafının bütün həyat dövrünə zəmanət verməyi hədəfləyir - konsepsiyadan tətbiqə qədər - strategiya olmadan çox vaxt və resurs sərf etməkdənsə, ən yaxşı nəticələr üçün diqqətlə sənədləşdirilir və idarə olunur.
MLOps-un məqsədi maşın öyrənməsinin inkişafını ML operatorları və tərtibatçıları üçün daha miqyaslana bilən, həmçinin ML modellərinin keyfiyyətini və təhlükəsizliyini artırmaq üçün ən yaxşı təcrübələri kodlaşdırmaqdır.
Bəziləri MLOp-ları “Maşın öyrənməsi üçün DevOps” adlandırırlar, çünki o, DevOps prinsiplərini texnoloji inkişafın daha ixtisaslaşmış sahəsinə uğurla tətbiq edir.
Bu, MLOplar haqqında düşünməyin faydalı bir yoludur, çünki DevOps kimi komandalar və alətlər arasında bilik mübadiləsini, əməkdaşlığı və ən yaxşı təcrübələri vurğulayır.
MLOps tərtibatçılara, məlumat alimlərinə və əməliyyat qruplarına əməkdaşlıq etmək və nəticədə ən güclü ML modellərini istehsal etmək üçün çərçivə təqdim edir.
Niyə MLOps Alətlərindən istifadə edin?
MLOps alətləri ML komandası üçün geniş vəzifələri yerinə yetirə bilər, lakin onlar çox vaxt iki qrupa bölünür: platformanın idarə edilməsi və fərdi komponentlərin idarə edilməsi.
Bəzi MLOps məhsulları məlumat və ya metadata idarəçiliyi kimi yalnız bir əsas funksiyaya diqqət yetirsə də, digər alətlər daha əhatəli strategiya qəbul edir və ML həyat dövrünün bir neçə aspektinə nəzarət etmək üçün MLOps platformasını təmin edir.
Bir mütəxəssis və ya daha geniş alət axtarırsınızsa, komandanıza bu ML inkişaf sahələrini idarə etməkdə kömək edən MLOps həllərini axtarın:
- Məlumatların işlənməsi
- Dizayn və modelləşdirmə
- Layihələrin və iş yerinin idarə edilməsi
- ML modelinin yerləşdirilməsi və davamlı baxım
- Adətən tam xidmət göstərən MLOps platformaları tərəfindən təklif olunan həyat dövrünün başdan sona idarə edilməsi.
MLOps Alətləri
1. MLFlow
Maşın öyrənməsinin həyat dövrü açıq mənbə platforması MLflow tərəfindən idarə olunur və mərkəzi model qeydiyyatı, yerləşdirmə və sınaqdan ibarətdir.
MLflow həm fərdi, həm də kollektiv olaraq istənilən ölçülü komanda tərəfindən istifadə edilə bilər. Kitabxanaların alətə heç bir aidiyyatı yoxdur.
İstənilən proqramlaşdırma dili və maşın öyrənmə kitabxanası ondan istifadə edə bilər.
Maşın öyrənmə tətbiqlərini öyrətməyi, yerləşdirməyi və idarə etməyi asanlaşdırmaq üçün MLFlow bir sıra maşın öyrənmə çərçivələri ilə qarşılıqlı əlaqə qurur, o cümlədən TensorFlow və Pytorch.
Bundan əlavə, MLflow hər hansı mövcud maşın öyrənmə proqramlarına və ya kitabxanalara daxil edilə bilən istifadəsi asan API təmin edir.
MLflow təcrübələri izləməyi və planlaşdırmağı asanlaşdıran dörd əsas xüsusiyyətə malikdir:
- MLflow İzləmə – maşın öyrənmə kodu parametrlərini, versiyalarını, ölçülərini və artefaktlarını qeyd etmək, həmçinin nəticələri sonradan göstərmək və əks etdirmək üçün API və UI.
- MLflow Layihələri – istehsala ötürmək və ya digər məlumat alimləri ilə bölüşmək üçün maşın öyrənmə kodunu təkrar istifadə oluna bilən, təkrarlana bilən formatda qablaşdırma
- MLflow Modelləri – müxtəlif ML kitabxanalarından bir sıra model xidmət və nəticə çıxarma sistemlərinə modellərin saxlanılması və tətbiqi
- MLflow Model Registry – model versiyaları, mərhələ keçidləri və qeydlər daxil olmaqla, MLflow modelinin bütün ömrünün birgə idarə edilməsinə imkan verən mərkəzi model mağazası.
2. KubeFlow
Kubernetes üçün ML alətlər qutusu Kubeflow adlanır. Docker konteynerlərinin qablaşdırılması və idarə edilməsi, saxlanmasına kömək edir maşın öyrənmə sistemləri.
Maşın öyrənmə iş axınlarının icra orkestrini və tətbiqini sadələşdirməklə, o, maşın öyrənmə modellərinin miqyaslılığını təşviq edir.
Bu, müxtəlif ML ehtiyaclarına uyğunlaşdırılmış diqqətlə seçilmiş tamamlayıcı alətlər və çərçivələr qrupunu ehtiva edən açıq mənbəli layihədir.
Uzun ML təlim tapşırıqları, əl ilə sınaq, təkrarlanma və DevOps problemləri Kubeflow Pipelines ilə həll edilə bilər.
Maşın öyrənməsinin bir neçə mərhələsi üçün, o cümlədən təlim, boru kəmərinin inkişafı və texniki xidmət Jupyter noutbukları, Kubeflow ixtisaslaşmış xidmətlər və inteqrasiya təklif edir.
Bu, AI iş yüklərinizin ömrünü idarə etməyi və izləməyi, həmçinin maşın öyrənməsi (ML) modellərini və məlumat boru kəmərlərini Kubernetes klasterlərinə yerləşdirməyi asanlaşdırır.
Təklif edir:
- Sistemlə qarşılıqlı əlaqə yaratmaq üçün SDK-dan istifadə etmək üçün noutbuklar
- işlərə, işlərə və təcrübələrə nəzarət etmək və izləmək üçün istifadəçi interfeysi (UI).
- Hər dəfə yenidən qurmaq və komponentləri və boru kəmərlərini təkrar istifadə etmədən uçdan-uca həlləri sürətlə dizayn etmək.
- Kubeflow-un əsas komponenti və ya müstəqil quraşdırma kimi Kubeflow Pipelines təklif olunur.
3. Məlumat Versiyasına Nəzarət
Maşın öyrənmə layihələri üçün açıq mənbəli versiyaya nəzarət həlli DVC və ya Data Version Control adlanır.
Seçdiyiniz dildən asılı olmayaraq, bu, boru kəmərinin tərifinə kömək edən eksperimental alətdir.
DVC, ML modelinizin əvvəlki versiyasında problem aşkar etdikdə vaxtınıza qənaət etməyə kömək etmək üçün koddan, verilənlərin versiyalaşdırılmasından və təkrar istehsal imkanlarından istifadə edir.
Bundan əlavə, siz modelinizi öyrətmək və onu komanda üzvlərinizə paylamaq üçün DVC boru kəmərlərindən istifadə edə bilərsiniz. Böyük məlumatların təşkili və versiyaların hazırlanması DVC tərəfindən idarə oluna bilər və məlumatlar asanlıqla əldə edilə bilən şəkildə saxlanıla bilər.
O, bəzi (məhdud) təcrübə izləmə xüsusiyyətlərini ehtiva etsə də, o, daha çox məlumat və boru kəmərinin versiyasına və idarə olunmasına diqqət yetirir.
Təklif edir:
- Saxlama aqnostikdir, buna görə də müxtəlif saxlama növlərini istifadə etmək mümkündür.
- O, həmçinin izləmə statistikasını təmin edir.
- ML mərhələlərini DAG-a birləşdirmək və bütün boru kəmərini əvvəldən axıra qədər idarə etmək üçün əvvəlcədən qurulmuş vasitə
- Hər bir ML modelinin bütün inkişafı onun bütün kodundan və məlumat mənbəyindən istifadə etməklə izlənilə bilər.
- Təcrübə üçün ilkin konfiqurasiya, daxiletmə məlumatı və proqram kodunu sədaqətlə qorumaqla təkrar istehsal.
4. Pachyderm
Pachyderm DVC-yə bənzər maşın öyrənməsi və məlumat elmi üçün versiyaya nəzarət proqramıdır.
Bundan əlavə, istifadə edərək yaradılmışdır Docker və Kubernetes, istənilən bulud platformasında Maşın Öyrənmə proqramlarını icra edə və yerləşdirə bilər.
Pachyderm, maşın öyrənmə modelinə istehlak edilən hər bir məlumat parçasının geri izlənilə və versiyaya salınmasına zəmanət verir.
Maşın öyrənmə modellərini yaratmaq, yaymaq, idarə etmək və onları izləmək üçün istifadə olunur. Model reyestri, model idarəetmə sistemi və CLI alətlər qutusu hamısı daxildir.
Tərtibatçılar Pachyderm-in məlumat bazasından istifadə edərək maşın öyrənmə həyat dövrünü avtomatlaşdıra və genişləndirə bilərlər ki, bu da təkrarlanmağı təmin edir.
O, ciddi məlumat idarəetmə standartlarını dəstəkləyir, məlumatların emalı və saxlanması xərclərini azaldır və bizneslərə məlumat elmi təşəbbüslərini daha tez bazara çıxarmağa kömək edir.
5. Polyaxon
Polyaxon platformasından istifadə edərək, maşın öyrənmə layihələri və dərin öyrənmə proqramları bütün həyat dövrü ərzində təkrarlana və idarə oluna bilər.
Polyaxon aləti yerləşdirməyə və idarə etməyə qadirdir və o, istənilən məlumat mərkəzinə və ya bulud provayderinə yerləşdirilə bilər. Bütün ən populyar dərin öyrənmə çərçivələrini dəstəkləyən Torch, Tensorflow və MXNet kimi.
Söhbət orkestrləşmədən gedirsə, Polyaxon sizə öz CLI, tablosuna, SDK-lar və ya REST API vasitəsilə tapşırıqları və testləri planlaşdırmaqla klasterinizdən maksimum yararlanmağa imkan verir.
Təklif edir:
- Siz hazırda açıq mənbəli versiyadan istifadə edə bilərsiniz, lakin o, həm də korporativ seçimləri ehtiva edir.
- O, qaçış orkestrasiyası da daxil olmaqla tam həyat dövrünü əhatə etsə də, daha çox şeyə qadirdir.
- Texniki arayış sənədləri, işə başlama qaydaları, təlim materialları, dərsliklər, dərsliklər, dəyişiklik qeydləri və s. ilə bu, çox yaxşı sənədləşdirilmiş platformadır.
- Təcrübə məlumatlarının idarə paneli ilə hər bir optimallaşdırma təcrübəsini izləmək, izləmək və qiymətləndirmək mümkündür.
6. kometa
Comet eksperimentləri və modelləri izləyən, əks etdirən, izah edən və təkmilləşdirən meta maşın öyrənmə platformasıdır.
Bütün təcrübələrinizi bir yerdə görmək və müqayisə etmək olar.
O, istənilən maşın öyrənmə tapşırığı üçün, kodunuzun yerinə yetirildiyi hər yerdə və istənilən maşın öyrənmə kitabxanası ilə işləyir.
Kometa qruplar, fərdlər, akademik qurumlar, müəssisələr və təcrübələri tez bir zamanda vizuallaşdırmaq, işi asanlaşdırmaq və təcrübələr aparmaq istəyən hər kəs üçün uyğundur.
Məlumat alimləri və komandalar Comet öz-özünə yerləşdirilən və bulud əsaslı meta-maşın öyrənmə platformasından istifadə edərək təcrübələri və modelləri izləyə, aydınlaşdıra, təkmilləşdirə və müqayisə edə bilərlər.
Təklif edir:
- Komanda üzvlərinin tapşırıqları paylaşması üçün bir çox imkanlar mövcuddur.
- Onun digər texnologiyalarla əlaqələndirilməsini asanlaşdıran bir neçə inteqrasiyası var
- Cari ML kitabxanaları ilə yaxşı işləyir
- İstifadəçi idarəçiliyinə diqqət yetirir
- Təcrübələrin müqayisəsi, o cümlədən kodun, hiperparametrlərin, ölçülərin, proqnozların, asılılıqların və sistem ölçülərinin müqayisəsi aktivləşdirilib.
- Nümunələri vizuallaşdırmağa imkan verən görmə, audio, mətn və cədvəl məlumatları üçün fərqli modullar təqdim edir.
7. Optuna
Optuna həm maşın öyrənməsi, həm dərin öyrənmə, həm də digər sahələrə tətbiq oluna bilən avtonom hiperparametrlərin optimallaşdırılması sistemidir.
O, seçə biləcəyiniz (və ya əlaqələndirə biləcəyiniz) müxtəlif qabaqcıl alqoritmləri ehtiva edir, çoxsaylı kompüterlər üzərində təlimin yayılmasını çox sadələşdirir və cəlbedici nəticələrin vizuallaşdırılmasını təklif edir.
PyTorch, TensorFlow, Keras, FastAI, sci-kit-learn, LightGBM və XGBoost kimi məşhur maşın öyrənmə kitabxanalarının hamısı onunla inteqrasiya olunub.
O, perspektivli görünməyən nümunələri sürətlə azaltmaqla müştərilərə daha sürətli nəticələr əldə etməyə imkan verən qabaqcıl alqoritmlər təqdim edir.
Python əsaslı alqoritmlərdən istifadə edərək, ideal hiperparametrləri avtomatik olaraq axtarır. Optuna, orijinal kodu dəyişdirmədən bir çox mövzuda paralelləşdirilmiş hiperparametr axtarışlarını təşviq edir.
Təklif edir:
- O, həm klasterdə, həm də tək kompüterdə (çox prosesli) (çox qovşaqlı) paylanmış təlimi dəstəkləyir.
- Konvergensiyanı sürətləndirmək (və daha az hesablama istifadə etmək) üçün bir neçə kəsmə texnikasını dəstəkləyir.
- O, dilim sahəsi, kontur süjeti və paralel koordinatlar kimi müxtəlif güclü vizuallaşdırmalara malikdir.
8. Kedro
Kedro, məlumat elmi layihələri üçün yenilənə və saxlanıla bilən kod yazmaq üçün pulsuz Python çərçivəsidir.
Proqram mühəndisliyindəki ən yaxşı təcrübələrdən maşın öyrənmə koduna ideyalar gətirir. Python bu iş axını orkestrasiya alətinin əsasını təşkil edir.
ML proseslərinizi daha sadə və dəqiq etmək üçün təkrar istehsal oluna bilən, saxlanıla bilən və modul iş axınları hazırlaya bilərsiniz.
Kedro modulluq, məsuliyyətlərin ayrılması və maşın öyrənmə mühitinə versiya kimi proqram mühəndisliyi prinsiplərini özündə birləşdirir.
Cookiecutter Data Science əsasında ümumi, uyğunlaşa bilən layihə çərçivəsini təmin edir.
Bir neçə fayl sistemləri və fayl formatları üzrə məlumatları saxlamaq və yükləmək üçün istifadə edilən bir sıra sadə məlumat konnektorları məlumat kataloqu tərəfindən idarə olunur. Bu, maşın öyrənmə layihələrini daha effektiv edir və məlumat kəmərinin qurulmasını asanlaşdırır.
Təklif edir:
- Kedro ya səpələnmiş, ya da tək maşın yerləşdirməyə imkan verir.
- Boru kəməri abstraksiyasından istifadə edərək Python kodu və iş axını vizuallaşdırılması arasında asılılıqları avtomatlaşdıra bilərsiniz.
- Modul, təkrar istifadə edilə bilən kodun istifadəsi vasitəsilə bu texnologiya müxtəlif səviyyələrdə komanda əməkdaşlığını asanlaşdırır və kodlaşdırma mühitində məhsuldarlığı artırır.
- Əsas məqsəd saxlanıla bilən məlumat elmi proqramlaşdırma yazmaqla Jupyter noutbuklarının, birdəfəlik skriptlərin və yapışqan kodun çatışmazlıqlarını aradan qaldırmaqdır.
9. BentoML
Maşın öyrənmə API son nöqtələrinin yaradılması BentoML ilə asanlaşdırılır.
Öyrənilmiş maşın öyrənmə modellərini istehsala köçürmək üçün tipik, lakin sıxlaşdırılmış infrastruktur təmin edir.
O, sizə öyrənilmiş modelləri istənilən ML çərçivəsindən istifadə edərək şərh edərək istehsal şəraitində istifadə etmək üçün paketləşdirməyə imkan verir. Həm oflayn toplu xidmət, həm də onlayn API xidməti dəstəklənir.
Yüksək performanslı model server və çevik iş axını BentoML xüsusiyyətləridir.
Bundan əlavə, server adaptiv mikro-batching təklif edir. Modelləri təşkil etmək və yerləşdirmə prosedurlarını izləmək üçün vahid yanaşma UI idarə paneli tərəfindən təmin edilir.
Əməliyyat mexanizmi modul olduğundan və konfiqurasiya təkrar istifadə oluna bilən olduğundan serverin dayanması olmayacaq. ML modellərini təmin etmək, təşkil etmək və tətbiq etmək üçün çevik platformadır.
Təklif edir:
- Uyğunlaşa bilən modul dizayna malikdir.
- Bir neçə platformada yerləşdirməyə imkan verir.
- O, üfüqi miqyaslaşdırmanı avtomatik idarə edə bilməz.
- O, tək model formatına, model idarəçiliyinə, model qablaşdırmasına və yüksək performanslı model xidmətinə imkan verir.
10. Seldon
Məlumat alimləri açıq mənbəli Seldon Core çərçivəsindən istifadə edərək Kubernetes-də miqyasda maşın öyrənmə modelləri və təcrübələri yarada, yerləşdirə və idarə edə bilərlər.
TensorFlow, sci-kit-learn, Spark, R, Java və H2O onun dəstəklədiyi alət dəstlərindən yalnız bir neçəsidir.
O, həmçinin Kubeflow və RedHat-ın OpenShift ilə interfeysə malikdir. Seldon nüvəsi maşın öyrənmə modellərini (ML modelləri) və ya dil sarğılarını (Python, Java və s. kimi dillər) istehsal REST/GRPC mikroservislərinə çevirir.
Maşın öyrənmə proseslərini təkmilləşdirmək üçün ən yaxşı MLOps vasitələrindən biri də budur.
Seldon Core istifadə edərək ML modellərini konteynerləşdirmək və istifadəyə yararlılıq və təhlükəsizlik üçün test etmək sadədir.
Təklif edir:
- Model yerləşdirmə bir neçə alternativlə, məsələn, kanareyka yerləşdirilməsi ilə sadələşdirilə bilər.
- Xüsusi proqnozların nə üçün edildiyini başa düşmək üçün model izahedicilərindən istifadə edin.
- Problemlər yarandıqda, xəbərdarlıq sistemindən istifadə edərək istehsal modellərinə diqqət yetirin.
Nəticə
MLOps maşın öyrənmə əməliyyatlarını daha yaxşı etməyə kömək edə bilər. MLOps yerləşdirməni sürətləndirə, məlumatların toplanması və sazlanmasını sadələşdirə və mühəndislər və məlumat alimləri arasında əməkdaşlığı təkmilləşdirə bilər.
Ehtiyaclarınıza ən uyğun olan MLOps alətini seçmək üçün bu yazı əksəriyyəti açıq mənbəli olan 10 məşhur MLOps həllini araşdırdı.
Cavab yaz