Několik globálních sektorů začíná výrazněji investovat do strojového učení (ML).
Modely ML mohou být zpočátku spuštěny a provozovány týmy specialistů, ale jednou z největších překážek je přenos získaných znalostí do dalšího modelu, aby bylo možné procesy rozšířit.
Pro zlepšení a standardizaci procesů zapojených do správy životního cyklu modelu jsou techniky MLOps stále častěji používány týmy, které vytvářejí modely strojového učení.
Pokračujte ve čtení a zjistěte více o některých nejlepších nástrojích a platformách MLOps, které jsou dnes k dispozici, a o tom, jak mohou usnadnit strojové učení z hlediska nástroje, vývojáře a procedury.
Co je MLOps?
Technika vytváření zásad, norem a osvědčených postupů pro modely strojového učení je známá jako „operace strojového učení“ nebo „MLOps“.
MLOps si klade za cíl zaručit, že celý životní cyklus vývoje ML – od koncepce až po nasazení – je pečlivě zdokumentován a spravován pro nejlepší výsledky, spíše než do něj investovat spoustu času a zdrojů bez strategie.
Cílem MLOps je kodifikovat osvědčené postupy tak, aby byl vývoj strojového učení škálovatelnější pro operátory a vývojáře ML, a také zlepšit kvalitu a bezpečnost modelů ML.
Někteří označují MLOps jako „DevOps pro strojové učení“, protože úspěšně aplikuje principy DevOps na specializovanější oblast technologického rozvoje.
Je to užitečný způsob, jak přemýšlet o MLOps, protože stejně jako DevOps klade důraz na sdílení znalostí, spolupráci a osvědčené postupy mezi týmy a nástroji.
MLOps poskytuje vývojářům, datovým vědcům a operačním týmům rámec pro spolupráci a v důsledku toho produkování nejvýkonnějších modelů ML.
Proč používat nástroje MLOps?
Nástroje MLOps mohou pro tým ML vykonávat širokou škálu povinností, často se však dělí do dvou skupin: správa platformy a správa jednotlivých komponent.
Zatímco některé produkty MLOps se zaměřují pouze na jednu základní funkci, jako je správa dat nebo metadat, jiné nástroje přijímají všezahrnující strategii a poskytují platformu MLOps pro řízení několika aspektů životního cyklu ML.
Hledejte řešení MLOps, která vašemu týmu pomohou při správě těchto oblastí vývoje ML, ať už hledáte specialistu nebo širší nástroj:
- Manipulace s daty
- Design a modelování
- Řízení projektů a pracoviště
- ML model nasazení a průběžná údržba
- Správa životního cyklu od začátku do konce, kterou obvykle nabízejí platformy MLOps s plnými službami.
Nástroje MLOps
1. MLFlow
Životní cyklus strojového učení je řízen open-source platformou MLflow a zahrnuje centrální registraci modelu, nasazení a experimentování.
MLflow může používat libovolně velký tým, jednotlivě i kolektivně. Knihovny nemají na nástroj žádný vliv.
Může ji využít jakýkoli programovací jazyk a knihovna strojového učení.
Aby bylo trénování, nasazení a správa aplikací strojového učení jednodušší, MLFlow spolupracuje s řadou rámců strojového učení, včetně TensorFlow a Pytorch.
MLflow navíc poskytuje snadno použitelná rozhraní API, která lze zahrnout do jakýchkoli existujících programů nebo knihoven strojového učení.
MLflow má čtyři klíčové funkce, které usnadňují sledování a plánování experimentů:
- MLflow Tracking – API a uživatelské rozhraní pro protokolování parametrů kódu strojového učení, verzí, metrik a artefaktů a také pro následné zobrazení a kontrast výsledků
- Projekty MLflow – balení kódu strojového učení do opakovaně použitelného, reprodukovatelného formátu pro přenos do výroby nebo sdílení s jinými datovými vědci
- Modely MLflow – údržba a nasazení modelů do řady systémů pro obsluhu modelů a odvození z různých knihoven ML
- MLflow Model Registry – centrální úložiště modelů, které umožňuje kooperativní správu celé životnosti modelu MLflow, včetně verzování modelu, přechodů fází a anotací.
2. KubeFlow
Sada nástrojů ML pro Kubernetes se nazývá Kubeflow. Balení a správa kontejnerů Docker, pomůcky při údržbě systémy strojového učení.
Zjednodušením orchestrace běhu a nasazením pracovních postupů strojového učení podporuje škálovatelnost modelů strojového učení.
Jedná se o open-source projekt, který zahrnuje pečlivě vybranou skupinu doplňkových nástrojů a rámců přizpůsobených různým potřebám ML.
Pomocí Kubeflow Pipelines lze zvládnout dlouhé úkoly školení ML, ruční experimentování, opakovatelnost a výzvy DevOps.
Pro několik fází strojového učení, včetně školení, vývoje potrubí a údržby notebooky Jupyter, Kubeflow nabízí specializované služby a integraci.
Usnadňuje správu a sledování životnosti vašich pracovních zátěží AI a také nasazování modelů strojového učení (ML) a datových kanálů do clusterů Kubernetes.
To nabízí:
- Notebooky pro použití SDK pro interakci se systémem
- uživatelské rozhraní (UI) pro řízení a monitorování běhů, úloh a experimentů
- Chcete-li rychle navrhnout komplexní řešení bez nutnosti pokaždé přestavovat a znovu používat komponenty a potrubí.
- Jako klíčová součást Kubeflow nebo jako samostatná instalace se nabízí Kubeflow Pipelines.
3. Kontrola verzí dat
Open-source řešení správy verzí pro projekty strojového učení se nazývá DVC nebo Data Version Control.
Ať už si vyberete jakýkoli jazyk, je to experimentální nástroj, který pomáhá při definici potrubí.
DVC využívá kód, verzování dat a reprodukovatelnost, aby vám pomohl ušetřit čas, když objevíte problém s dřívější verzí vašeho modelu ML.
Kromě toho můžete použít kanály DVC k trénování vašeho modelu a jeho distribuci členům vašeho týmu. Organizaci velkých dat a verzování může spravovat DVC a data lze ukládat snadno přístupným způsobem.
Ačkoli obsahuje některé (omezené) funkce sledování experimentů, většinou se zaměřuje na verzování a správu dat a kanálů.
To nabízí:
- Je skladovací agnostika, proto je možné použít různé typy ukládání.
- Poskytuje také statistiky sledování.
- předem sestavený prostředek pro spojení fází ML do DAG a spuštění celého potrubí od začátku do konce
- Celý vývoj každého modelu ML lze sledovat pomocí celého jeho kódu a původu dat.
- Reprodukovatelnost díky věrnému zachování počáteční konfigurace, vstupních dat a programového kódu pro experiment.
4. Tlustokožec
Pachyderm je program pro správu verzí pro strojové učení a datovou vědu, podobný DVC.
Navíc, protože byl vytvořen pomocí Docker a Kubernetes, může spouštět a nasazovat aplikace strojového učení na jakékoli cloudové platformě.
Pachyderm zaručuje, že každý kus dat, který je spotřebován do modelu strojového učení, lze zpětně sledovat a verzovat.
Používá se k vytváření, distribuci, správě a sledování modelů strojového učení. Registr modelů, systém správy modelů a sada nástrojů CLI jsou zahrnuty.
Vývojáři mohou automatizovat a rozšířit svůj životní cyklus strojového učení pomocí datové základny Pachyderm, která také zajišťuje opakovatelnost.
Podporuje přísné standardy správy dat, snižuje náklady na zpracování a ukládání dat a pomáhá podnikům rychleji uvést na trh své iniciativy v oblasti datové vědy.
5. Polyaxon
Pomocí platformy Polyaxon lze projekty strojového učení a aplikace hlubokého učení replikovat a spravovat po celý jejich životní cyklus.
Polyaxon je schopen hostovat a spravovat nástroj a lze jej umístit do jakéhokoli datového centra nebo poskytovatele cloudu. Jako Torch, Tensorflow a MXNet, které podporují všechny nejoblíbenější rámce hlubokého učení.
Pokud jde o orchestraci, Polyaxon vám umožňuje maximálně využít váš cluster plánováním úloh a testů prostřednictvím jejich CLI, dashboardu, SDK nebo REST API.
To nabízí:
- Právě teď můžete používat verzi s otevřeným zdrojovým kódem, ale zahrnuje také možnosti pro podniky.
- Přestože pokrývá celý životní cyklus, včetně orchestrace běhu, umí mnohem více.
- Díky technickým referenčním dokumentům, pokynům pro zahájení práce, výukovým materiálům, příručkám, výukovým programům, protokolům změn a dalším se jedná o vysoce dobře zdokumentovanou platformu.
- Pomocí panelu statistik experimentů je možné sledovat, sledovat a vyhodnocovat každý optimalizační experiment.
6. Kometa
Comet je platforma pro meta strojové učení, která sleduje, kontrastuje, vysvětluje a vylepšuje experimenty a modely.
Všechny vaše experimenty lze zobrazit a porovnat na jednom místě.
Funguje pro jakýkoli úkol strojového učení, kdekoli se provádí váš kód, a s jakoukoli knihovnou strojového učení.
Kometa je vhodná pro skupiny, jednotlivce, akademické instituce, podniky a kohokoli jiného, kdo si přeje rychle vizualizovat experimenty, zefektivnit práci a provádět experimenty.
Datoví vědci a týmy mohou sledovat, objasňovat, vylepšovat a porovnávat experimenty a modely pomocí samoobslužné a cloudové meta-strojové výukové platformy Comet.
To nabízí:
- Pro členy týmu existuje mnoho možností pro sdílení úkolů.
- Má několik integrací, které usnadňují propojení s jinými technologiemi
- Funguje dobře se současnými knihovnami ML
- Stará se o správu uživatelů
- Je povoleno porovnávání experimentů, včetně porovnání kódu, hyperparametrů, metrik, predikcí, závislostí a systémových metrik.
- Poskytuje odlišné moduly pro obraz, zvuk, text a tabulková data, které vám umožní vizualizovat vzorky.
7. Opt
Optuna je systém pro autonomní optimalizaci hyperparametrů, který lze aplikovat jak na strojové učení a hluboké učení, tak i na další obory.
Obsahuje řadu špičkových algoritmů, ze kterých si můžete vybrat (nebo propojit), velmi usnadňuje distribuci školení na mnoho počítačů a nabízí atraktivní vizualizaci výsledků.
Jsou s ním integrovány oblíbené knihovny strojového učení jako PyTorch, TensorFlow, Keras, FastAI, sci-kit-learn, LightGBM a XGBoost.
Poskytuje špičkové algoritmy, které zákazníkům umožňují získat výsledky rychleji díky rychlé redukci vzorků, které nevypadají slibně.
Pomocí algoritmů založených na Pythonu automaticky vyhledává ideální hyperparametry. Optuna podporuje paralelní vyhledávání hyperparametrů v mnoha vláknech bez změny původního kódu.
To nabízí:
- Podporuje distribuované školení na clusteru i na jednom počítači (multiprocess) (multi-node)
- Podporuje několik trimovacích technik pro urychlení konvergence (a méně výpočetní)
- Má řadu účinných vizualizací, jako je graf řezů, obrysový graf a paralelní souřadnice.
8. Kedro
Kedro je bezplatný rámec Pythonu pro psaní kódu, který lze aktualizovat a udržovat pro projekty datové vědy.
Přináší nápady z osvědčených postupů v softwarovém inženýrství do kódu strojového učení. Python je základem tohoto nástroje pro orchestraci pracovních postupů.
Aby byly vaše procesy ML jednodušší a přesnější, můžete vyvinout reprodukovatelné, udržovatelné a modulární pracovní postupy.
Kedro začleňuje principy softwarového inženýrství, jako je modularita, oddělení odpovědností a verzování, do prostředí strojového učení.
Na základě Cookiecutter Data Science poskytuje společný, adaptabilní projektový rámec.
Datový katalog spravuje řadu jednoduchých datových konektorů používaných k ukládání a načítání dat v několika souborových systémech a souborových formátech. Díky tomu jsou projekty strojového učení efektivnější a usnadňuje vytváření datového kanálu.
To nabízí:
- Kedro umožňuje buď rozptýlené nebo osamocené nasazení stroje.
- Závislosti mezi kódem Pythonu a vizualizací pracovního postupu můžete automatizovat pomocí abstrakce potrubí.
- Díky použití modulárního, opakovaně použitelného kódu tato technologie usnadňuje týmovou spolupráci na různých úrovních a zvyšuje produktivitu v kódovacím prostředí.
- Primárním cílem je překonat nevýhody notebooků Jupyter, jednorázových skriptů a lepeného kódu psaním udržovatelného programování datové vědy.
9. BentoML
Vytváření koncových bodů API strojového učení je s BentoML jednodušší.
Poskytuje typickou, ale zhuštěnou infrastrukturu pro přesun naučených modelů strojového učení do výroby.
Umožňuje vám zabalit naučené modely pro použití v produkčním prostředí a interpretovat je pomocí libovolného rámce ML. Podporováno je offline dávkové poskytování i online poskytování API.
Vysoce výkonný modelový server a flexibilní pracovní postup jsou funkcemi BentoML.
Server navíc nabízí adaptivní mikrodávky. Jednotný přístup k organizaci modelů a sledování postupů nasazení poskytuje řídicí panel uživatelského rozhraní.
Nedojde k žádnému výpadku serveru, protože operační mechanismus je modulární a konfigurace je znovu použitelná. Jedná se o flexibilní platformu pro poskytování, organizaci a nasazení modelů ML.
To nabízí:
- Má modulární design, který je přizpůsobitelný.
- Umožňuje nasazení na více platformách.
- Nemůže automaticky zpracovat horizontální měřítko.
- Umožňuje formát jednoho modelu, správu modelů, balení modelů a vysoce výkonné poskytování modelů.
10. Seldone
Datoví vědci mohou vytvářet, nasazovat a spravovat modely strojového učení a experimenty ve velkém na Kubernetes pomocí open-source rámce Seldon Core.
TensorFlow, sci-kit-learn, Spark, R, Java a H2O jsou jen některé ze sad nástrojů, které podporuje.
Je také propojen s Kubeflow a RedHat OpenShift. Jádro Seldon transformuje modely strojového učení (ML modely) nebo jazykové obaly (jazyky jako Python, Java atd.) do produkčních mikroslužeb REST/GRPC.
Jeden z nejlepších nástrojů MLOps pro zlepšení procesů strojového učení je tento.
Je snadné kontejnerizovat modely ML a testovat použitelnost a zabezpečení pomocí Seldon Core.
To nabízí:
- Nasazení modelu lze zjednodušit pomocí několika alternativ, jako je například nasazení kanárků.
- Chcete-li pochopit, proč byly vytvořeny konkrétní předpovědi, použijte vysvětlení modelu.
- Když nastanou problémy, sledujte produkční modely pomocí výstražného systému.
Proč investovat do čističky vzduchu?
MLOps může pomoci vylepšit operace strojového učení. MLOps může urychlit nasazení, zjednodušit sběr a ladění dat a zlepšit spolupráci mezi inženýry a datovými vědci.
Abyste si mohli vybrat nástroj MLOps, který nejlépe vyhovuje vašim potřebám, tento příspěvek zkoumal 10 populárních řešení MLOps, z nichž většina je open source.
Napsat komentář