বেশ কিছু বৈশ্বিক সেক্টর মেশিন লার্নিং (এমএল) এ আরও উল্লেখযোগ্যভাবে বিনিয়োগ করতে শুরু করেছে।
এমএল মডেলগুলি প্রাথমিকভাবে বিশেষজ্ঞদের দল দ্বারা চালু এবং পরিচালনা করা যেতে পারে, তবে সবচেয়ে বড় বাধাগুলির মধ্যে একটি হল অর্জিত জ্ঞান পরবর্তী মডেলে স্থানান্তর করা যাতে প্রক্রিয়াগুলি প্রসারিত করা যায়।
মডেল লাইফসাইকেল ম্যানেজমেন্টের সাথে জড়িত প্রক্রিয়াগুলিকে উন্নত এবং মানসম্মত করার জন্য, মেশিন লার্নিং মডেল তৈরিকারী দলগুলি দ্বারা MLOps কৌশলগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে ব্যবহার করা হচ্ছে।
আজকে উপলব্ধ কিছু সেরা MLOps টুল এবং প্ল্যাটফর্ম সম্পর্কে আরও জানতে পড়া চালিয়ে যান এবং কীভাবে তারা একটি টুল, ডেভেলপার এবং পদ্ধতিগত দৃষ্টিকোণ থেকে মেশিন লার্নিংকে সহজ করে তুলতে পারে।
এমএলওপস কী?
মেশিন লার্নিং মডেলের জন্য নীতি, নিয়ম এবং সর্বোত্তম অনুশীলন তৈরির একটি কৌশল "মেশিন লার্নিং অপারেশন" বা "MLOps" নামে পরিচিত।
MLOps-এর লক্ষ্য হল ML ডেভেলপমেন্টের সম্পূর্ণ জীবনচক্রের গ্যারান্টি দেওয়া — গর্ভধারণ থেকে স্থাপনা পর্যন্ত — কোনও কৌশল ছাড়াই এতে প্রচুর সময় এবং সংস্থান বিনিয়োগ না করে সর্বোত্তম ফলাফলের জন্য সাবধানতার সাথে নথিভুক্ত এবং পরিচালিত হয়।
MLOps-এর লক্ষ্য হল সর্বোত্তম অনুশীলনগুলিকে এমনভাবে কোড করা যা এমএল অপারেটর এবং ডেভেলপারদের জন্য মেশিন লার্নিং ডেভেলপমেন্টকে আরও স্কেলযোগ্য করে তোলে, সেইসাথে এমএল মডেলগুলির গুণমান এবং নিরাপত্তা বৃদ্ধি করে৷
কেউ কেউ MLOps কে "মেশিন লার্নিং এর জন্য DevOps" হিসাবে উল্লেখ করে কারণ এটি প্রযুক্তিগত উন্নয়নের আরও বিশেষ ক্ষেত্রে সফলভাবে DevOps নীতিগুলি প্রয়োগ করে৷
এটি MLOps সম্পর্কে চিন্তা করার একটি দরকারী উপায় কারণ, DevOps এর মতো, এটি টিম এবং সরঞ্জামগুলির মধ্যে জ্ঞান ভাগ করে নেওয়া, সহযোগিতা এবং সর্বোত্তম অনুশীলনের উপর জোর দেয়৷
MLOps ডেভেলপার, ডেটা সায়েন্টিস্ট এবং অপারেশন টিমকে সহযোগিতা করার জন্য একটি কাঠামো প্রদান করে এবং ফলস্বরূপ, সবচেয়ে শক্তিশালী ML মডেল তৈরি করে।
কেন MLOps টুল ব্যবহার করবেন?
MLOps সরঞ্জামগুলি একটি ML দলের জন্য বিস্তৃত দায়িত্ব পালন করতে পারে, তবে, তারা প্রায়শই দুটি গ্রুপে বিভক্ত হয়: প্ল্যাটফর্ম প্রশাসন এবং পৃথক উপাদান ব্যবস্থাপনা।
যদিও কিছু MLOps পণ্য শুধুমাত্র একটি একক মূল ফাংশনের উপর ফোকাস করে, যেমন ডাটা বা মেটাডেটা ম্যানেজমেন্ট, অন্যান্য টুলগুলি আরও সব-বেষ্টিত কৌশল গ্রহণ করে এবং ML জীবনচক্রের বিভিন্ন দিক নিয়ন্ত্রণ করতে একটি MLOps প্ল্যাটফর্ম প্রদান করে।
MLOps সমাধানগুলি সন্ধান করুন যা এই ML উন্নয়ন ক্ষেত্রগুলি পরিচালনা করতে আপনার দলকে সহায়তা করে, আপনি একজন বিশেষজ্ঞ বা আরও বিস্তৃত সরঞ্জাম খুঁজছেন কিনা:
- ডেটা হ্যান্ডলিং
- ডিজাইন এবং মডেলিং
- প্রকল্প এবং কর্মক্ষেত্রের ব্যবস্থাপনা
- এমএল মডেল স্থাপনা এবং ক্রমাগত রক্ষণাবেক্ষণ
- লাইফসাইকেল পরিচালনা শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত, যা সাধারণত পূর্ণ-পরিষেবা MLOps প্ল্যাটফর্ম দ্বারা অফার করা হয়।
MLOps টুলস
1. এমএলফ্লো
মেশিন লার্নিং লাইফসাইকেল ওপেন সোর্স প্ল্যাটফর্ম MLflow দ্বারা নিয়ন্ত্রিত হয় এবং এতে একটি কেন্দ্রীয় মডেল নিবন্ধন, স্থাপনা এবং পরীক্ষা-নিরীক্ষা অন্তর্ভুক্ত থাকে।
MLflow যেকোন আকারের দল দ্বারা পৃথকভাবে এবং যৌথভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে। লাইব্রেরির টুলের উপর কোন প্রভাব নেই।
যেকোনো প্রোগ্রামিং ভাষা এবং মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি এটি ব্যবহার করতে পারে।
মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশানগুলিকে প্রশিক্ষণ, স্থাপন এবং পরিচালনা করা সহজ করতে, MLFlow অনেকগুলি মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্কের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে, যার মধ্যে রয়েছে TensorFlow এবং পাইটর্চ।
অতিরিক্তভাবে, MLflow সহজে ব্যবহারযোগ্য API সরবরাহ করে যা বিদ্যমান যেকোন মেশিন লার্নিং প্রোগ্রাম বা লাইব্রেরিতে অন্তর্ভুক্ত করা যেতে পারে।
MLflow এর চারটি মূল বৈশিষ্ট্য রয়েছে যা ট্র্যাকিং এবং পরিকল্পনা পরীক্ষাগুলিকে সহজতর করে:
- এমএলফ্লো ট্র্যাকিং – মেশিন লার্নিং কোড প্যারামিটার, সংস্করণ, মেট্রিক্স এবং আর্টিফ্যাক্টগুলি লগিং করার জন্য একটি API এবং UI এবং সেইসাথে পরবর্তীতে ফলাফলগুলি প্রদর্শন এবং বিপরীত করার জন্য
- MLflow প্রজেক্টস - উৎপাদনে স্থানান্তর বা অন্যান্য ডেটা বিজ্ঞানীদের সাথে ভাগ করার জন্য একটি পুনঃব্যবহারযোগ্য, পুনরুত্পাদনযোগ্য বিন্যাসে প্যাকেজিং মেশিন লার্নিং কোড
- MLflow মডেল - বিভিন্ন ML লাইব্রেরি থেকে মডেল পরিবেশন এবং অনুমান সিস্টেমের একটি পরিসরে মডেলগুলি বজায় রাখা এবং স্থাপন করা
- MLflow মডেল রেজিস্ট্রি – একটি কেন্দ্রীয় মডেল স্টোর যা একটি MLflow মডেলের সমগ্র জীবনকালের সমবায় ব্যবস্থাপনাকে সক্ষম করে, যার মধ্যে মডেল সংস্করণ, স্টেজ ট্রানজিশন এবং টীকা।
2. কুবলফ্লো
Kubernetes জন্য ML টুলবক্স Kubeflow বলা হয়. ডকার পাত্রে প্যাকেজিং এবং পরিচালনা, রক্ষণাবেক্ষণে সহায়তা করে মেশিন লার্নিং সিস্টেম.
মেশিন লার্নিং ওয়ার্কফ্লো চালানোর অর্কেস্ট্রেশন এবং স্থাপনাকে সরলীকরণ করে, এটি মেশিন লার্নিং মডেলের স্কেলেবিলিটি প্রচার করে।
এটি একটি ওপেন-সোর্স প্রজেক্ট যাতে বিভিন্ন ML প্রয়োজনের জন্য তৈরি করা পরিপূরক সরঞ্জাম এবং ফ্রেমওয়ার্কগুলির একটি সাবধানে নির্বাচিত গ্রুপ অন্তর্ভুক্ত থাকে।
দীর্ঘ এমএল প্রশিক্ষণের কাজ, ম্যানুয়াল পরীক্ষা, পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা, এবং DevOps চ্যালেঞ্জগুলি Kubeflow Pipelines দিয়ে পরিচালনা করা যেতে পারে।
প্রশিক্ষণ, পাইপলাইন উন্নয়ন এবং রক্ষণাবেক্ষণ সহ মেশিন লার্নিংয়ের বিভিন্ন পর্যায়ের জন্য জুপিটার নোটবুক, Kubeflow বিশেষ পরিষেবা এবং ইন্টিগ্রেশন অফার করে।
এটি আপনার AI ওয়ার্কলোডের জীবনকাল পরিচালনা এবং ট্র্যাক করার পাশাপাশি কুবারনেটস ক্লাস্টারে মেশিন লার্নিং (ML) মডেল এবং ডেটা পাইপলাইন স্থাপন করা সহজ করে তোলে।
আপনি উত্তর দিবেন না আপনি উত্তর দিবেন না:
- সিস্টেমের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার জন্য SDK ব্যবহার করার জন্য নোটবুক
- রান, চাকরি এবং পরীক্ষা নিয়ন্ত্রন ও নিরীক্ষণের জন্য একটি ইউজার ইন্টারফেস (UI)
- প্রতিবার পুনর্নির্মাণ না করেই এন্ড-টু-এন্ড সলিউশনগুলি দ্রুত ডিজাইন করতে এবং উপাদান এবং পাইপলাইনগুলি পুনঃব্যবহার করতে।
- Kubeflow এর একটি মূল উপাদান হিসাবে বা একটি স্বতন্ত্র ইনস্টলেশন হিসাবে, Kubeflow পাইপলাইন দেওয়া হয়।
3. ডেটা সংস্করণ নিয়ন্ত্রণ
মেশিন লার্নিং প্রকল্পের জন্য একটি ওপেন-সোর্স সংস্করণ নিয়ন্ত্রণ সমাধানকে DVC, বা ডেটা সংস্করণ নিয়ন্ত্রণ বলা হয়।
আপনি যে ভাষাই বেছে নিন না কেন, এটি একটি পরীক্ষামূলক টুল যা পাইপলাইন সংজ্ঞায় সহায়তা করে।
যখন আপনি আপনার ML মডেলের পূর্ববর্তী সংস্করণে একটি সমস্যা আবিষ্কার করেন তখন আপনাকে সময় বাঁচাতে সাহায্য করার জন্য DVC কোড, ডেটা সংস্করণ এবং পুনরুত্পাদনযোগ্যতা ব্যবহার করে।
অতিরিক্তভাবে, আপনি আপনার মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে এবং আপনার দলের সদস্যদের মধ্যে বিতরণ করতে DVC পাইপলাইন ব্যবহার করতে পারেন। বড় ডেটা সংগঠন এবং সংস্করণ DVC দ্বারা পরিচালনা করা যেতে পারে এবং ডেটা সহজে অ্যাক্সেসযোগ্য পদ্ধতিতে সংরক্ষণ করা যেতে পারে।
যদিও এতে কিছু (সীমিত) পরীক্ষামূলক ট্র্যাকিং বৈশিষ্ট্য রয়েছে, এটি বেশিরভাগই ডেটা এবং পাইপলাইন সংস্করণ এবং পরিচালনার উপর ফোকাস করে।
আপনি উত্তর দিবেন না আপনি উত্তর দিবেন না:
- এটি স্টোরেজ অজ্ঞেয়বাদী, তাই বিভিন্ন ধরণের স্টোরেজ নিয়োগ করা সম্ভব।
- এটি ট্র্যাকিং পরিসংখ্যানও প্রদান করে।
- একটি DAG-তে ML ধাপে যোগদানের এবং শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত পুরো পাইপলাইন চালানোর একটি পূর্ব-নির্মিত উপায়
- প্রতিটি এমএল মডেলের সম্পূর্ণ বিকাশ তার সম্পূর্ণ কোড এবং ডেটা প্রোভেনেন্স ব্যবহার করে অনুসরণ করা যেতে পারে।
- একটি পরীক্ষার জন্য প্রাথমিক কনফিগারেশন, ইনপুট ডেটা এবং প্রোগ্রাম কোড বিশ্বস্তভাবে সংরক্ষণ করে প্রজননযোগ্যতা।
4. প্যাচিডার্ম
Pachyderm হল মেশিন লার্নিং এবং ডেটা সায়েন্সের জন্য একটি সংস্করণ-নিয়ন্ত্রণ প্রোগ্রাম, DVC এর মতো।
উপরন্তু, কারণ এটি ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছে ডকার এবং কুবারনেটস, এটি যেকোন ক্লাউড প্ল্যাটফর্মে মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশন চালাতে এবং স্থাপন করতে পারে।
Pachyderm গ্যারান্টি দেয় যে একটি মেশিন লার্নিং মডেলে ব্যবহৃত প্রতিটি ডেটা ট্র্যাক এবং সংস্করণ করা যেতে পারে।
এটি মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি, বিতরণ, পরিচালনা এবং নজর রাখতে ব্যবহৃত হয়। একটি মডেল রেজিস্ট্রি, একটি মডেল ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম, এবং একটি CLI টুলবক্স সবই অন্তর্ভুক্ত।
বিকাশকারীরা Pachyderm এর ডেটা ফাউন্ডেশন ব্যবহার করে তাদের মেশিন লার্নিং লাইফসাইকেল স্বয়ংক্রিয় এবং প্রসারিত করতে পারে, যা পুনরাবৃত্তিযোগ্যতাও নিশ্চিত করে।
এটি কঠোর ডেটা গভর্নেন্স মানকে সমর্থন করে, ডেটা প্রসেসিং এবং স্টোরেজ খরচ কমায় এবং ব্যবসাগুলিকে তাদের ডেটা বিজ্ঞানের উদ্যোগগুলিকে আরও দ্রুত বাজারে আনতে সহায়তা করে৷
5. পলিয়াক্সন
পলিয়াক্সন প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে, মেশিন লার্নিং প্রকল্প এবং গভীর শিক্ষার অ্যাপ্লিকেশনগুলি তাদের সমগ্র জীবনচক্রে প্রতিলিপি এবং পরিচালনা করা যেতে পারে।
পলিয়াক্সন টুলটি হোস্ট এবং পরিচালনা করতে সক্ষম, এবং এটি যেকোনো ডেটা সেন্টার বা ক্লাউড প্রদানকারীর মধ্যে স্থাপন করা যেতে পারে। যেমন টর্চ, টেনসরফ্লো, এবং এমএক্সনেট, যা সবথেকে জনপ্রিয় ডিপ লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ককে সমর্থন করে।
যখন অর্কেস্ট্রেশনের কথা আসে, Polyaxon আপনাকে তাদের CLI, ড্যাশবোর্ড, SDK, বা REST API-এর মাধ্যমে কাজ এবং পরীক্ষার সময় নির্ধারণ করে আপনার ক্লাস্টারের সবচেয়ে বেশি ব্যবহার করতে সক্ষম করে।
আপনি উত্তর দিবেন না আপনি উত্তর দিবেন না:
- আপনি এখনই ওপেন-সোর্স সংস্করণটি ব্যবহার করতে পারেন, তবে এটি কর্পোরেটের জন্য পছন্দগুলিও অন্তর্ভুক্ত করে।
- যদিও এটি অর্কেস্ট্রেশন চালানো সহ সম্পূর্ণ জীবনচক্র কভার করে, এটি আরও অনেক কিছু করতে সক্ষম।
- প্রযুক্তিগত রেফারেন্স নথি, শুরুর নির্দেশিকা, শেখার উপকরণ, ম্যানুয়াল, টিউটোরিয়াল, চেঞ্জলগ এবং আরও অনেক কিছু সহ, এটি একটি অত্যন্ত ভাল নথিভুক্ত প্ল্যাটফর্ম।
- পরীক্ষার অন্তর্দৃষ্টি ড্যাশবোর্ডের সাহায্যে, প্রতিটি অপ্টিমাইজেশান পরীক্ষায় নজর রাখা, ট্র্যাক করা এবং মূল্যায়ন করা সম্ভব।
6. ধূমকেতু
ধূমকেতু হল মেটা মেশিন লার্নিংয়ের একটি প্ল্যাটফর্ম যা পরীক্ষা এবং মডেলগুলিকে ট্র্যাক, বৈপরীত্য, ব্যাখ্যা এবং উন্নতি করে৷
আপনার সমস্ত পরীক্ষা এক জায়গায় দেখা এবং তুলনা করা যেতে পারে।
এটি যেকোন মেশিন লার্নিং টাস্কের জন্য কাজ করে, যেখানে আপনার কোড সঞ্চালিত হয় এবং যেকোন মেশিন লার্নিং লাইব্রেরির সাথে।
ধূমকেতু গোষ্ঠী, ব্যক্তি, একাডেমিক প্রতিষ্ঠান, ব্যবসা এবং অন্য যে কেউ পরীক্ষাগুলিকে দ্রুত কল্পনা করতে, কাজকে স্ট্রিমলাইন করতে এবং পরীক্ষাগুলি পরিচালনা করতে চায় তাদের জন্য উপযুক্ত।
ডেটা বিজ্ঞানী এবং দলগুলি স্ব-হোস্টেড এবং ক্লাউড-ভিত্তিক মেটা-মেশিন লার্নিং প্ল্যাটফর্ম ধূমকেতু ব্যবহার করে পরীক্ষা এবং মডেলগুলি ট্র্যাক, স্পষ্ট, উন্নত এবং তুলনা করতে পারে।
আপনি উত্তর দিবেন না আপনি উত্তর দিবেন না:
- দলের সদস্যদের কাজ ভাগ করে নেওয়ার জন্য অনেক ক্ষমতা বিদ্যমান।
- এটির বেশ কয়েকটি ইন্টিগ্রেশন রয়েছে যা এটিকে অন্যান্য প্রযুক্তির সাথে লিঙ্ক করা সহজ করে তোলে
- বর্তমান এমএল লাইব্রেরিগুলির সাথে ভাল কাজ করে
- ব্যবহারকারী ব্যবস্থাপনার যত্ন নেয়
- কোড, হাইপারপ্যারামিটার, মেট্রিক্স, ভবিষ্যদ্বাণী, নির্ভরতা এবং সিস্টেম মেট্রিক্সের তুলনা সহ পরীক্ষার তুলনা সক্ষম করা হয়েছে।
- দৃষ্টি, অডিও, পাঠ্য এবং ট্যাবুলার ডেটার জন্য স্বতন্ত্র মডিউল প্রদান করে যা আপনাকে নমুনাগুলি কল্পনা করতে দেয়।
7. অপটুনা
Optuna হল স্বায়ত্তশাসিত হাইপারপ্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের জন্য একটি সিস্টেম যা মেশিন লার্নিং এবং গভীর শিক্ষার পাশাপাশি অন্যান্য ক্ষেত্রে উভয় ক্ষেত্রেই প্রয়োগ করা যেতে পারে।
এটিতে বিভিন্ন ধরনের অত্যাধুনিক অ্যালগরিদম রয়েছে যেখান থেকে আপনি নির্বাচন করতে পারেন (বা লিঙ্ক করতে পারেন), অসংখ্য কম্পিউটারে প্রশিক্ষণ বিতরণ করা খুব সহজ করে তোলে এবং আকর্ষণীয় ফলাফলের ভিজ্যুয়ালাইজেশন প্রদান করে।
PyTorch, TensorFlow, Keras, FastAI, sci-kit-learn, LightGBM, এবং XGBoost এর মতো জনপ্রিয় মেশিন লার্নিং লাইব্রেরিগুলি সবই এর সাথে একীভূত।
এটি অত্যাধুনিক অ্যালগরিদম সরবরাহ করে যা গ্রাহকদের দ্রুত ফলাফলগুলি পেতে সক্ষম করে যেগুলি প্রতিশ্রুতিশীল দেখায় না এমন নমুনাগুলি দ্রুত হ্রাস করে৷
পাইথন-ভিত্তিক অ্যালগরিদম ব্যবহার করে, এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে আদর্শ হাইপারপ্যারামিটারের জন্য অনুসন্ধান করে। Optuna মূল কোড পরিবর্তন না করে অনেক থ্রেড জুড়ে সমান্তরাল হাইপারপ্যারামিটার অনুসন্ধানকে উৎসাহিত করে।
আপনি উত্তর দিবেন না আপনি উত্তর দিবেন না:
- এটি একটি ক্লাস্টারে বিতরণ করা প্রশিক্ষণের পাশাপাশি একটি একক কম্পিউটার (মাল্টি-প্রসেস) (মাল্টি-নোড) সমর্থন করে
- কনভারজেন্সের গতি বাড়ানোর জন্য এটি বেশ কয়েকটি ছাঁটাই কৌশল সমর্থন করে (এবং কম গণনা ব্যবহার করুন)
- এটিতে বিভিন্ন ধরনের শক্তিশালী ভিজ্যুয়ালাইজেশন রয়েছে, যেমন স্লাইস প্লট, কনট্যুর প্লট এবং সমান্তরাল স্থানাঙ্ক।
8. কেদ্রো
কেড্রো হল কোড লেখার জন্য একটি বিনামূল্যের পাইথন ফ্রেমওয়ার্ক যা ডেটা সায়েন্স প্রোজেক্টের জন্য আপডেট ও রক্ষণাবেক্ষণ করা যায়।
এটি সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের সেরা অনুশীলন থেকে মেশিন লার্নিং কোডের ধারণা নিয়ে আসে। পাইথন এই ওয়ার্কফ্লো অর্কেস্ট্রেশন টুলের ভিত্তি।
আপনার ML প্রক্রিয়াগুলিকে আরও সহজ এবং আরও সুনির্দিষ্ট করতে, আপনি পুনরুত্পাদনযোগ্য, রক্ষণাবেক্ষণযোগ্য এবং মডুলার ওয়ার্কফ্লোগুলি বিকাশ করতে পারেন।
কেড্রো সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং নীতিগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে যেমন মডুলারিটি, দায়িত্ব আলাদা করা এবং একটি মেশিন লার্নিং পরিবেশে সংস্করণ করা।
কুকিকাটার ডেটা সায়েন্সের ভিত্তিতে, এটি একটি সাধারণ, অভিযোজিত প্রকল্প কাঠামো প্রদান করে।
বিভিন্ন ফাইল সিস্টেম এবং ফাইল ফরম্যাট জুড়ে ডেটা সঞ্চয় এবং লোড করার জন্য ব্যবহৃত কয়েকটি সাধারণ ডেটা সংযোগকারী, ডেটা ক্যাটালগ দ্বারা পরিচালিত হয়। এটি মেশিন লার্নিং প্রকল্পগুলিকে আরও কার্যকর করে তোলে এবং ডেটা পাইপলাইন তৈরি করা সহজ করে তোলে।
আপনি উত্তর দিবেন না আপনি উত্তর দিবেন না:
- কেড্রো বিচ্ছুরিত বা নির্জন মেশিন স্থাপনের অনুমতি দেয়।
- পাইপলাইন বিমূর্ততা ব্যবহার করে আপনি পাইথন কোড এবং ওয়ার্কফ্লো ভিজ্যুয়ালাইজেশনের মধ্যে নির্ভরতা স্বয়ংক্রিয় করতে পারেন।
- মডুলার, পুনঃব্যবহারযোগ্য কোড ব্যবহারের মাধ্যমে, এই প্রযুক্তিটি বিভিন্ন স্তরে টিম সহযোগিতার সুবিধা দেয় এবং কোডিং পরিবেশে উত্পাদনশীলতা উন্নত করে।
- রক্ষণাবেক্ষণযোগ্য ডেটা সায়েন্স প্রোগ্রামিং লিখে জুপিটার নোটবুক, ওয়ান-অফ স্ক্রিপ্ট এবং আঠালো কোডের ত্রুটিগুলি কাটিয়ে ওঠার প্রাথমিক লক্ষ্য।
9. বেন্টোএমএল
BentoML এর সাহায্যে মেশিন লার্নিং API এন্ডপয়েন্ট তৈরি করা সহজ করা হয়েছে।
এটি শেখা মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে উৎপাদনে নিয়ে যাওয়ার জন্য একটি সাধারণ অথচ ঘনীভূত অবকাঠামো প্রদান করে।
এটি আপনাকে প্রোডাকশন সেটিং-এ ব্যবহারের জন্য শেখা মডেলগুলি প্যাকেজ করতে সক্ষম করে, যেকোনো ML ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে সেগুলিকে ব্যাখ্যা করে৷ অফলাইন ব্যাচ সার্ভিং এবং অনলাইন API সার্ভিং উভয়ই সমর্থিত।
একটি উচ্চ-কর্মক্ষমতা মডেল সার্ভার এবং একটি নমনীয় কর্মপ্রবাহ BentoML এর বৈশিষ্ট্য।
উপরন্তু, সার্ভার অভিযোজিত মাইক্রো-ব্যাচিং অফার করে। মডেলগুলি সংগঠিত করার জন্য এবং স্থাপনার পদ্ধতির ট্র্যাক রাখার জন্য একটি একীভূত পদ্ধতি UI ড্যাশবোর্ড দ্বারা সরবরাহ করা হয়।
কোন সার্ভার ডাউনটাইম হবে না কারণ অপারেটিং মেকানিজম মডুলার এবং কনফিগারেশনটি পুনরায় ব্যবহারযোগ্য। এটি এমএল মডেল প্রদান, সংগঠিত এবং স্থাপনের জন্য একটি নমনীয় প্ল্যাটফর্ম।
আপনি উত্তর দিবেন না আপনি উত্তর দিবেন না:
- এটির একটি মডুলার ডিজাইন রয়েছে যা মানিয়ে নেওয়া যায়।
- এটি বিভিন্ন প্ল্যাটফর্ম জুড়ে স্থাপনা সক্ষম করে।
- এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে অনুভূমিক স্কেলিং পরিচালনা করতে পারে না।
- এটি একটি একক মডেল বিন্যাস, মডেল পরিচালনা, মডেল প্যাকেজিং এবং উচ্চ-পারফরম্যান্স মডেল পরিবেশন সক্ষম করে।
10. Seldon
ডেটা বিজ্ঞানীরা ওপেন-সোর্স সেলডন কোর ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে কুবারনেটসে মেশিন লার্নিং মডেল এবং পরীক্ষাগুলি তৈরি, স্থাপন এবং পরিচালনা করতে পারেন।
TensorFlow, sci-kit-learn, Spark, R, Java, এবং H2O হল কয়েকটি টুলকিট যা এটি দ্বারা সমর্থিত।
এটি Kubeflow এবং RedHat এর OpenShift এর সাথেও ইন্টারফেস করে। সেলডন কোর মেশিন লার্নিং মডেল (এমএল মডেল) বা ভাষার মোড়কগুলিকে (পাইথন, জাভা ইত্যাদি ভাষা) উৎপাদন REST/GRPC মাইক্রোসার্ভিসে রূপান্তরিত করে।
মেশিন লার্নিং প্রক্রিয়ার উন্নতির জন্য সেরা MLOps টুলগুলির মধ্যে একটি হল এটি।
সেলডন কোর ব্যবহার করে এমএল মডেলগুলি কন্টেইনারাইজ করা এবং ব্যবহারযোগ্যতা এবং নিরাপত্তার জন্য পরীক্ষা করা সহজ।
আপনি উত্তর দিবেন না আপনি উত্তর দিবেন না:
- ক্যানারি স্থাপনার মতো বিভিন্ন বিকল্পের মাধ্যমে মডেল স্থাপনকে সহজ করা যেতে পারে।
- কেন নির্দিষ্ট ভবিষ্যদ্বাণী করা হয়েছিল তা বোঝার জন্য, মডেল ব্যাখ্যাকারী ব্যবহার করুন।
- যখন সমস্যা দেখা দেয়, সতর্কতা সিস্টেম ব্যবহার করে উত্পাদন মডেলগুলিতে নজর রাখুন।
উপসংহার
MLOps মেশিন লার্নিং অপারেশন আরও ভাল করতে সাহায্য করতে পারে। MLOps স্থাপনের গতি বাড়াতে পারে, ডেটা সংগ্রহ এবং ডিবাগিং সহজতর করতে পারে এবং ইঞ্জিনিয়ার এবং ডেটা বিজ্ঞানীদের মধ্যে সহযোগিতা উন্নত করতে পারে।
আপনার প্রয়োজনে সবচেয়ে উপযুক্ত MLOps টুল বেছে নেওয়ার জন্য, এই পোস্টে 10টি জনপ্রিয় MLOps সমাধান পরীক্ষা করা হয়েছে, যার বেশিরভাগই ওপেন সোর্স।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন