Nekoliko globalnih sektora počinje da ulaže značajnije u mašinsko učenje (ML).
ML modele u početku mogu pokrenuti i njima upravljati timovi stručnjaka, ali jedna od najvećih prepreka je prenošenje stečenog znanja na sljedeći model kako bi se procesi mogli proširiti.
Za poboljšanje i standardizaciju procesa uključenih u upravljanje životnim ciklusom modela, MLOps tehnike sve više koriste timovi koji kreiraju modele mašinskog učenja.
Nastavite čitati kako biste saznali više o nekim od najboljih MLOps alata i platformi dostupnih danas i kako mogu olakšati strojno učenje sa stanovišta alata, programera i procedura.
Šta je MLOps?
Tehnika za kreiranje politika, normi i najboljih praksi za modele mašinskog učenja poznata je kao "operacije mašinskog učenja" ili "MLOps".
MLOps ima za cilj da garantuje da je čitav životni ciklus razvoja ML-a — od koncepcije do primene — pomno dokumentovan i vođen za najbolje rezultate, umesto da se u njega ulaže mnogo vremena i resursa bez strategije.
Cilj MLOps-a je da kodifikuje najbolje prakse na način koji čini razvoj mašinskog učenja skalabilnijim za operatere i programere ML-a, kao i da poboljša kvalitet i sigurnost ML modela.
Neki nazivaju MLOps „DevOps za mašinsko učenje“ jer uspešno primenjuje DevOps principe na specijalizovanije polje tehnološkog razvoja.
Ovo je koristan način razmišljanja o MLOps-u jer, poput DevOps-a, naglašava razmjenu znanja, suradnju i najbolje prakse među timovima i alatima.
MLOps pruža programerima, naučnicima za podatke i operativnim timovima okvir za saradnju i, kao rezultat, proizvodnju najmoćnijih ML modela.
Zašto koristiti MLOps alate?
MLOps alati mogu obavljati širok spektar zadataka za ML tim, međutim, često se dijele u dvije grupe: administracija platforme i upravljanje pojedinačnim komponentama.
Dok se neki MLOps proizvodi fokusiraju samo na jednu osnovnu funkciju, kao što je upravljanje podacima ili metapodacima, drugi alati usvajaju sveobuhvatniju strategiju i pružaju MLOps platformu za kontrolu nekoliko aspekata životnog ciklusa ML-a.
Potražite MLOps rješenja koja pomažu vašem timu u upravljanju ovim područjima razvoja ML-a, bilo da tražite stručnjaka ili širi alat:
- Rukovanje podacima
- Dizajn i modeliranje
- Upravljanje projektima i radnim mjestom
- Implementacija ML modela i kontinuirano održavanje
- Upravljanje životnim ciklusom od početka do kraja, koje obično nude MLOps platforme s punom uslugom.
MLOps Tools
1. MLFlow
Životni ciklus mašinskog učenja kontroliše platforma otvorenog koda MLflow i uključuje registraciju centralnog modela, implementaciju i eksperimentisanje.
MLflow može koristiti tim bilo koje veličine, kako pojedinačno tako i kolektivno. Biblioteke nemaju nikakvog uticaja na alat.
Bilo koji programski jezik i biblioteka za mašinsko učenje mogu ga koristiti.
Kako bi olakšao obuku, implementaciju i upravljanje aplikacijama za strojno učenje, MLFlow je u interakciji s brojnim okvirima za strojno učenje, uključujući TensorFlow i Pytorch.
Osim toga, MLflow pruža API-je koji su laki za korištenje koji se mogu uključiti u bilo koji postojeći program za strojno učenje ili biblioteke.
MLflow ima četiri ključne karakteristike koje olakšavaju praćenje i planiranje eksperimenata:
- MLflow Tracking – API i korisničko sučelje za evidentiranje parametara, verzija, metrika i artefakata mašinskog učenja, kao i za naknadno prikazivanje i kontrastiranje rezultata
- MLflow Projects – pakovanje koda za mašinsko učenje u format koji se može ponovo koristiti i koji se može reprodukovati za prenos u proizvodnju ili deljenje sa drugim naučnicima za podatke
- MLflow modeli – održavanje i implementacija modela na niz sistema posluživanja modela i zaključivanja iz različitih ML biblioteka
- MLflow Model Registry – centralno skladište modela koje omogućava kooperativno upravljanje cijelim životnim vijekom MLflow modela, uključujući verzioniranje modela, prelaze faza i napomene.
2. KubeFlow
ML alatni okvir za Kubernetes se zove Kubeflow. Pakovanje i upravljanje Docker kontejnerima, pomaže u održavanju sistemi mašinskog učenja.
Pojednostavljivanjem orkestracije pokretanja i implementacije radnih tokova mašinskog učenja, promoviše skalabilnost modela mašinskog učenja.
To je projekat otvorenog koda koji uključuje pažljivo odabranu grupu komplementarnih alata i okvira prilagođenih različitim potrebama ML-a.
Dugi zadaci obuke ML-a, ručno eksperimentisanje, ponovljivost i DevOps izazovi mogu se rješavati uz Kubeflow Pipelines.
Za nekoliko faza mašinskog učenja, uključujući obuku, razvoj i održavanje Jupyter notebooks, Kubeflow nudi specijalizovane usluge i integraciju.
Olakšava upravljanje i praćenje životnog vijeka vaših AI radnih opterećenja, kao i implementaciju modela strojnog učenja (ML) i cevovoda podataka u Kubernetes klastere.
Nudi:
- Bilježnice za korištenje SDK-a za interakciju sa sistemom
- korisničko sučelje (UI) za kontrolu i praćenje pokretanja, poslova i eksperimenata
- Za brzo dizajniranje end-to-end rješenja bez potrebe za ponovnom izgradnjom svaki put i ponovno korištenje komponenti i cjevovoda.
- Kao ključna komponenta Kubeflow-a ili kao samostalna instalacija, nudi se Kubeflow Pipelines.
3. Kontrola verzije podataka
Rešenje za kontrolu verzija otvorenog koda za projekte mašinskog učenja naziva se DVC ili Kontrola verzija podataka.
Koji god jezik da odaberete, to je eksperimentalni alat koji pomaže u definiranju cjevovoda.
DVC koristi kod, verzioniranje podataka i reproducibilnost kako bi vam pomogao da uštedite vrijeme kada otkrijete problem s ranijom verzijom vašeg ML modela.
Osim toga, možete koristiti DVC cjevovode da obučite svoj model i distribuirate ga članovima vašeg tima. Organizacijom velikih podataka i verzioniranjem može upravljati DVC, a podaci se mogu pohraniti na lako dostupan način.
Iako uključuje neke (ograničene) funkcije praćenja eksperimenta, uglavnom se fokusira na verzioniranje i upravljanje podacima i kanalima.
Nudi:
- On je agnostičan za skladištenje, stoga je moguće koristiti različite tipove skladištenja.
- Pruža i statistiku praćenja.
- unaprijed izgrađeno sredstvo za spajanje ML faza u DAG i pokretanje cijelog cjevovoda od početka do kraja
- Cijeli razvoj svakog ML modela može se pratiti korištenjem cijelog njegovog koda i porijekla podataka.
- Reproducibilnost vjernim očuvanjem početne konfiguracije, ulaznih podataka i programskog koda za eksperiment.
4. Pachyderm
Pachyderm je program za kontrolu verzija za mašinsko učenje i nauku o podacima, sličan DVC-u.
Osim toga, jer je kreiran pomoću Docker i Kubernetes, može izvršiti i implementirati aplikacije Machine Learning na bilo kojoj platformi u oblaku.
Pachyderm garantuje da se svaki dio podataka koji se koristi u modelu mašinskog učenja može pratiti i verzionirati.
Koristi se za kreiranje, distribuciju, upravljanje i praćenje modela mašinskog učenja. Registar modela, sistem upravljanja modelom i CLI alatni okvir su uključeni.
Programeri mogu automatizirati i proširiti svoj životni ciklus strojnog učenja koristeći Pachydermovu osnovu podataka, što također osigurava ponovljivost.
Podržava stroge standarde upravljanja podacima, smanjuje troškove obrade i skladištenja podataka i pomaže preduzećima da brže iznesu svoje inicijative u oblasti nauke o podacima na tržište.
5. Polyaxon
Koristeći Polyaxon platformu, projekti mašinskog učenja i aplikacije dubokog učenja mogu se replicirati i upravljati njima tokom čitavog životnog ciklusa.
Polyaxon je u mogućnosti da hostira i administrira alat, a može se postaviti u bilo koji data centar ili cloud provajder. Kao što su Torch, Tensorflow i MXNet, koji podržavaju sve najpopularnije okvire dubokog učenja.
Kada je u pitanju orkestracija, Polyaxon vam omogućava da maksimalno iskoristite svoj klaster planiranjem zadataka i testova putem CLI-a, nadzorne ploče, SDK-ova ili REST API-ja.
Nudi:
- Trenutno možete koristiti verziju otvorenog koda, ali ona također uključuje izbore za kompaniju.
- Iako pokriva kompletan životni ciklus, uključujući orkestraciju pokretanja, sposoban je za mnogo više.
- Sa tehničkim referentnim dokumentima, smjernicama za početak, materijalima za učenje, priručnicima, tutorijalima, evidencijama promjena i još mnogo toga, to je vrlo dobro dokumentirana platforma.
- Pomoću kontrolne ploče uvida u eksperiment moguće je pratiti, pratiti i procjenjivati svaki eksperiment optimizacije.
6. kometa
Comet je platforma za meta mašinsko učenje koja prati, suprotstavlja, objašnjava i poboljšava eksperimente i modele.
Svi vaši eksperimenti se mogu vidjeti i uporediti na jednoj lokaciji.
Funkcionira za bilo koji zadatak strojnog učenja, gdje god se izvodi vaš kod, i sa bilo kojom bibliotekom strojnog učenja.
Comet je prikladan za grupe, pojedince, akademske institucije, preduzeća i sve ostale koji žele brzo vizualizirati eksperimente, pojednostaviti rad i provesti eksperimente.
Naučnici i timovi za podatke mogu pratiti, razjašnjavati, poboljšati i upoređivati eksperimente i modele koristeći platformu za učenje meta-mašine Comet koja se sama hostuje i koja se temelji na oblaku.
Nudi:
- Postoje mnoge mogućnosti za članove tima da dijele zadatke.
- Ima nekoliko integracija koje olakšavaju povezivanje s drugim tehnologijama
- Dobro funkcionira s trenutnim ML bibliotekama
- Brine o upravljanju korisnicima
- Omogućeno je poređenje eksperimenata, uključujući poređenje koda, hiperparametara, metrike, predviđanja, zavisnosti i sistemske metrike.
- Pruža različite module za viziju, audio, tekstualne i tabelarne podatke koji vam omogućuju vizualizaciju uzoraka.
7. Optuna
Optuna je sistem za autonomnu optimizaciju hiperparametara koji se može primijeniti i na strojno učenje i duboko učenje, kao i na druga polja.
Sadrži niz vrhunskih algoritama od kojih možete odabrati (ili povezati), čini vrlo jednostavnim distribuciju treninga na brojnim računarima i nudi atraktivnu vizualizaciju rezultata.
Popularne biblioteke mašinskog učenja kao što su PyTorch, TensorFlow, Keras, FastAI, sci-kit-learn, LightGBM i XGBoost su sve integrisane sa njim.
Pruža vrhunske algoritme koji omogućavaju kupcima da brže dobiju rezultate brzim smanjenjem uzoraka koji ne izgledaju obećavajuće.
Koristeći algoritme zasnovane na Python-u, automatski traži idealne hiperparametre. Optuna podstiče paralelna pretraživanja hiperparametara u mnogim nitima bez mijenjanja originalnog koda.
Nudi:
- Podržava distribuiranu obuku na klasteru kao i na jednom računaru (više procesa) (više čvorova)
- Podržava nekoliko tehnika izrezivanja za ubrzavanje konvergencije (i korištenje manje računanja)
- Ima razne moćne vizualizacije, kao što su iscrtavanje, dijagram konture i paralelne koordinate.
8. Kedro
Kedro je besplatni Python okvir za pisanje koda koji se može ažurirati i održavati za projekte nauke o podacima.
Donosi ideje iz najboljih praksi u softverskom inženjerstvu do koda za mašinsko učenje. Python je temelj ovog alata za orkestraciju toka posla.
Da biste učinili svoje ML procese jednostavnijim i preciznijim, možete razviti ponovljive, održive i modularne tokove posla.
Kedro uključuje principe softverskog inženjeringa kao što su modularnost, razdvajanje odgovornosti i verzija u okruženje za mašinsko učenje.
Na osnovu Cookiecutter Data Science, pruža zajednički, prilagodljiv okvir projekta.
Brojnim jednostavnim konektorima podataka koji se koriste za skladištenje i učitavanje podataka u nekoliko sistema datoteka i formata datoteka, upravlja katalog podataka. To čini projekte mašinskog učenja efikasnijim i čini jednostavnijim izgradnju cevovoda podataka.
Nudi:
- Kedro omogućava disperziranu ili samostalnu primenu mašine.
- Možete automatizirati ovisnosti između Python koda i vizualizacije toka posla koristeći apstrakciju cjevovoda.
- Kroz korištenje modularnog koda za višekratnu upotrebu, ova tehnologija olakšava timsku saradnju na različitim nivoima i poboljšava produktivnost u okruženju kodiranja.
- Primarni cilj je prevazići nedostatke Jupyter notebooka, jednokratnih skripti i ljepljivog koda pisanjem programiranja za nauku o podacima koji se može održavati.
9. BentoML
Izgradnja krajnjih tačaka API-ja za strojno učenje je olakšana uz BentoML.
Pruža tipičnu, ali sažetu infrastrukturu za premještanje naučenih modela mašinskog učenja u proizvodnju.
Omogućava vam da pakujete naučene modele za upotrebu u proizvodnom okruženju, tumačeći ih koristeći bilo koji ML okvir. Podržano je i offline grupno posluživanje i online API posluživanje.
Model servera visokih performansi i fleksibilan radni tok su karakteristike BentoML-a.
Pored toga, server nudi prilagodljivo mikro-batching. Jedinstveni pristup organizovanju modela i praćenju procedura implementacije obezbeđuje UI kontrolna tabla.
Neće biti zastoja servera jer je operativni mehanizam modularan i konfiguracija se može ponovo koristiti. To je fleksibilna platforma za pružanje, organiziranje i implementaciju ML modela.
Nudi:
- Ima modularni dizajn koji je prilagodljiv.
- Omogućava implementaciju na nekoliko platformi.
- Ne može automatski upravljati horizontalnim skaliranjem.
- Omogućava format jednog modela, upravljanje modelom, pakovanje modela i serviranje modela visokih performansi.
10. Seldon
Naučnici podataka mogu kreirati, implementirati i upravljati modelima mašinskog učenja i eksperimentima u velikom obimu na Kubernetesu koristeći open-source Seldon Core okvir.
TensorFlow, sci-kit-learn, Spark, R, Java i H2O su samo neki od skupova alata koje podržava.
Takođe se povezuje sa Kubeflow i RedHat OpenShift. Seldon jezgro transformiše modele mašinskog učenja (ML modeli) ili jezičke omote (jezici kao što su Python, Java, itd.) u proizvodne REST/GRPC mikroservise.
Jedan od najboljih MLOps alata za poboljšanje procesa mašinskog učenja je ovaj.
Jednostavno je kontejnerizirati ML modele i testirati upotrebljivost i sigurnost koristeći Seldon Core.
Nudi:
- Implementacija modela može biti pojednostavljena uz nekoliko alternativa, kao što je postavljanje kanarinca.
- Da biste razumjeli zašto su napravljena određena predviđanja, koristite objašnjenja modela.
- Kada se pojave problemi, držite na oku proizvodne modele koristeći sistem upozorenja.
zaključak
MLOps može pomoći da se poboljšaju operacije mašinskog učenja. MLOps može ubrzati primenu, učiniti prikupljanje podataka i otklanjanje grešaka jednostavnijim i poboljšati saradnju između inženjera i naučnika podataka.
Kako biste odabrali MLOps alat koji najbolje odgovara vašim potrebama, ovaj post je ispitao 10 popularnih MLOps rješenja, od kojih je većina otvorenog koda.
Ostavite odgovor