Mehrere globale Sektoren beginnen, stärker in maschinelles Lernen (ML) zu investieren.
ML-Modelle können zunächst von Spezialistenteams gestartet und betrieben werden, aber eine der größten Hürden besteht darin, die gewonnenen Erkenntnisse auf das nächste Modell zu übertragen, damit Prozesse erweitert werden können.
Um die Prozesse zu verbessern und zu standardisieren, die mit dem Lebenszyklusmanagement von Modellen verbunden sind, werden MLOps-Techniken zunehmend von den Teams verwendet, die Modelle für maschinelles Lernen erstellen.
Lesen Sie weiter, um mehr über einige der besten MLOps-Tools und -Plattformen zu erfahren, die heute verfügbar sind, und wie sie das maschinelle Lernen aus der Sicht von Tools, Entwicklern und Verfahren vereinfachen können.
Was ist MLOps?
Eine Technik zum Erstellen von Richtlinien, Normen und Best Practices für maschinelle Lernmodelle ist als „Machine Learning Operations“ oder „MLOps“ bekannt.
MLOps zielt darauf ab, sicherzustellen, dass der gesamte Lebenszyklus der ML-Entwicklung – von der Konzeption bis zur Bereitstellung – akribisch dokumentiert und verwaltet wird, um die besten Ergebnisse zu erzielen, anstatt viel Zeit und Ressourcen ohne Strategie darin zu investieren.
Das Ziel von MLOps ist es, Best Practices so zu kodifizieren, dass die Entwicklung maschinellen Lernens für ML-Betreiber und -Entwickler skalierbarer wird, sowie die Qualität und Sicherheit von ML-Modellen zu verbessern.
Einige bezeichnen MLOps als „DevOps für maschinelles Lernen“, da es DevOps-Prinzipien erfolgreich auf ein spezielleres Gebiet der technologischen Entwicklung anwendet.
Dies ist eine nützliche Art, über MLOps nachzudenken, da es wie DevOps den Schwerpunkt auf Wissensaustausch, Zusammenarbeit und Best Practices zwischen Teams und Tools legt.
MLOps bietet Entwicklern, Datenwissenschaftlern und Betriebsteams einen Rahmen für die Zusammenarbeit und als Ergebnis die Erstellung der leistungsstärksten ML-Modelle.
Warum MLOps-Tools verwenden?
MLOps-Tools können eine Vielzahl von Aufgaben für ein ML-Team erfüllen, sie werden jedoch häufig in zwei Gruppen unterteilt: Plattformverwaltung und individuelle Komponentenverwaltung.
Während sich einige MLOps-Produkte nur auf eine einzelne Kernfunktion wie Daten- oder Metadatenverwaltung konzentrieren, verfolgen andere Tools eine umfassendere Strategie und bieten eine MLOps-Plattform zur Steuerung mehrerer Aspekte des ML-Lebenszyklus.
Suchen Sie nach MLOps-Lösungen, die Ihr Team bei der Verwaltung dieser ML-Entwicklungsbereiche unterstützen, unabhängig davon, ob Sie nach einem Spezialisten oder einem umfassenderen Tool suchen:
- Umgang mit Daten
- Design und Modellierung
- Management von Projekten und Arbeitsplätzen
- ML-Modellbereitstellung und kontinuierliche Wartung
- Lebenszyklusmanagement von Anfang bis Ende, das typischerweise von Full-Service-MLOps-Plattformen angeboten wird.
MLOps-Tools
1. MLFlow
Der Lebenszyklus des maschinellen Lernens wird von der Open-Source-Plattform MLflow gesteuert und umfasst eine zentrale Modellregistrierung, -bereitstellung und -experimente.
MLflow kann von Teams jeder Größe verwendet werden, sowohl einzeln als auch gemeinsam. Bibliotheken haben keinen Einfluss auf das Tool.
Jede Programmiersprache und Bibliothek für maschinelles Lernen kann es verwenden.
Um das Trainieren, Bereitstellen und Verwalten von Anwendungen für maschinelles Lernen zu vereinfachen, interagiert MLFlow mit einer Reihe von Frameworks für maschinelles Lernen, darunter TensorFlow und Pytorch.
Darüber hinaus bietet MLflow benutzerfreundliche APIs, die in alle vorhandenen Programme oder Bibliotheken für maschinelles Lernen integriert werden können.
MLflow verfügt über vier Schlüsselfunktionen, die das Nachverfolgen und Planen von Experimenten erleichtern:
- MLflow Tracking – eine API und UI zum Protokollieren von Machine-Learning-Codeparametern, -versionen, -metriken und -artefakten sowie zum anschließenden Anzeigen und Gegenüberstellen der Ergebnisse
- MLflow-Projekte – Verpacken von Machine-Learning-Code in einem wiederverwendbaren, reproduzierbaren Format für die Übertragung an die Produktion oder den Austausch mit anderen Data Scientists
- MLflow-Modelle – Wartung und Bereitstellung von Modellen für eine Reihe von Modellbereitstellungs- und Inferenzsystemen aus verschiedenen ML-Bibliotheken
- MLflow Model Registry – ein zentraler Modellspeicher, der die kooperative Verwaltung der gesamten Lebensdauer eines MLflow-Modells ermöglicht, einschließlich Modellversionierung, Phasenübergänge und Anmerkungen.
2. Kubeflow
Die ML-Toolbox für Kubernetes heißt Kubeflow. Packen und Verwalten von Docker-Containern, hilft bei der Wartung von maschinelle Lernsysteme.
Durch die Vereinfachung der Lauforchestrierung und Bereitstellung von Machine-Learning-Workflows fördert es die Skalierbarkeit von Machine-Learning-Modellen.
Es ist ein Open-Source-Projekt, das eine sorgfältig ausgewählte Gruppe ergänzender Tools und Frameworks umfasst, die auf unterschiedliche ML-Anforderungen zugeschnitten sind.
Lange ML-Trainingsaufgaben, manuelles Experimentieren, Wiederholbarkeit und DevOps-Herausforderungen können mit Kubeflow Pipelines bewältigt werden.
Für mehrere Phasen des maschinellen Lernens, einschließlich Schulung, Pipeline-Entwicklung und Wartung von Jupyter-Notizbücherbietet Kubeflow spezialisierte Services und Integrationen an.
Es macht es einfach, die Lebensdauer Ihrer KI-Workloads zu verwalten und zu verfolgen sowie Modelle für maschinelles Lernen (ML) und Datenpipelines in Kubernetes-Clustern bereitzustellen.
Es bietet:
- Notebooks zur Verwendung des SDK zur Interaktion mit dem System
- eine Benutzeroberfläche (UI) zum Steuern und Überwachen von Läufen, Jobs und Experimenten
- Um schnell End-to-End-Lösungen zu entwerfen, ohne jedes Mal neu erstellen zu müssen, und Komponenten und Pipelines wiederzuverwenden.
- Als Schlüsselkomponente von Kubeflow oder als eigenständige Installation wird Kubeflow Pipelines angeboten.
3. Datenversionskontrolle
Eine Open-Source-Versionskontrolllösung für maschinelle Lernprojekte heißt DVC oder Data Version Control.
Welche Sprache Sie auch wählen, es ist ein experimentelles Tool, das bei der Pipeline-Definition hilft.
DVC nutzt Code, Datenversionierung und Reproduzierbarkeit, damit Sie Zeit sparen, wenn Sie ein Problem mit einer früheren Version Ihres ML-Modells entdecken.
Darüber hinaus können Sie DVC-Pipelines verwenden, um Ihr Modell zu trainieren und es an Ihre Teammitglieder zu verteilen. Die Organisation und Versionierung von Big Data kann von DVC übernommen werden, und die Daten können auf leicht zugängliche Weise gespeichert werden.
Obwohl es einige (eingeschränkte) Funktionen zur Verfolgung von Experimenten enthält, konzentriert es sich hauptsächlich auf die Versionierung und Verwaltung von Daten und Pipelines.
Es bietet:
- Es ist speicherunabhängig, daher ist es möglich, eine Vielzahl von Speichertypen zu verwenden.
- Es bietet auch Tracking-Statistiken.
- ein vorgefertigtes Mittel zum Verbinden von ML-Stufen zu einer DAG und zum Ausführen der gesamten Pipeline von Anfang bis Ende
- Die gesamte Entwicklung jedes ML-Modells kann anhand seines gesamten Codes und seiner Datenherkunft verfolgt werden.
- Reproduzierbarkeit durch originalgetreue Beibehaltung der ursprünglichen Konfiguration, der Eingabedaten und des Programmcodes für ein Experiment.
4. Dickhäuter
Pachyderm ist ein Versionskontrollprogramm für maschinelles Lernen und Data Science, ähnlich wie DVC.
Außerdem, weil es mit erstellt wurde Docker und Kubernetes, kann es Machine Learning-Anwendungen auf jeder Cloud-Plattform ausführen und bereitstellen.
Pachyderm garantiert, dass jedes Datenelement, das in ein maschinelles Lernmodell aufgenommen wird, zurückverfolgt und versioniert werden kann.
Es wird verwendet, um Machine-Learning-Modelle zu erstellen, zu verteilen, zu verwalten und im Auge zu behalten. Eine Modellregistrierung, ein Modellverwaltungssystem und eine CLI-Toolbox sind alle enthalten.
Entwickler können ihren maschinellen Lernlebenszyklus mithilfe der Datengrundlage von Pachyderm automatisieren und erweitern, was auch die Wiederholbarkeit gewährleistet.
Es unterstützt strenge Data-Governance-Standards, senkt die Kosten für die Datenverarbeitung und -speicherung und unterstützt Unternehmen dabei, ihre Data-Science-Initiativen schneller auf den Markt zu bringen.
5. polyaxon
Mit der Polyaxon-Plattform können Machine-Learning-Projekte und Deep-Learning-Anwendungen über ihren gesamten Lebenszyklus repliziert und verwaltet werden.
Polyaxon ist in der Lage, das Tool zu hosten und zu verwalten, und es kann in jedem Rechenzentrum oder Cloud-Anbieter platziert werden. Wie Torch, Tensorflow und MXNet, die alle gängigen Deep-Learning-Frameworks unterstützen.
Wenn es um die Orchestrierung geht, ermöglicht Ihnen Polyaxon, das Beste aus Ihrem Cluster herauszuholen, indem Sie Aufgaben und Tests über die CLI, das Dashboard, die SDKs oder die REST-API planen.
Es bietet:
- Sie können die Open-Source-Version jetzt verwenden, aber sie enthält auch Optionen für Unternehmen.
- Obwohl es den kompletten Lebenszyklus abdeckt, einschließlich der Lauforchestrierung, kann es noch viel mehr.
- Mit technischen Referenzdokumenten, Richtlinien für den Einstieg, Lernmaterialien, Handbüchern, Tutorials, Änderungsprotokollen und mehr ist es eine sehr gut dokumentierte Plattform.
- Mit dem Experiment-Insights-Dashboard ist es möglich, jedes Optimierungsexperiment im Auge zu behalten, zu verfolgen und auszuwerten.
6. Komet
Comet ist eine Plattform für maschinelles Meta-Lernen, die Experimente und Modelle verfolgt, kontrastiert, erklärt und verbessert.
Alle Ihre Experimente können an einem Ort angezeigt und verglichen werden.
Es funktioniert für jede maschinelle Lernaufgabe, überall dort, wo Ihr Code ausgeführt wird, und mit jeder maschinellen Lernbibliothek.
Comet eignet sich für Gruppen, Einzelpersonen, akademische Einrichtungen, Unternehmen und alle anderen, die Experimente schnell visualisieren, Arbeit rationalisieren und Experimente durchführen möchten.
Data Scientists und Teams können Experimente und Modelle mithilfe der selbst gehosteten und cloudbasierten Meta-Machine-Learning-Plattform Comet verfolgen, klären, verbessern und vergleichen.
Es bietet:
- Es gibt viele Funktionen für Teammitglieder, um Aufgaben zu teilen.
- Es verfügt über mehrere Integrationen, die es einfach machen, es mit anderen Technologien zu verknüpfen
- Funktioniert gut mit aktuellen ML-Bibliotheken
- Kümmert sich um die Benutzerverwaltung
- Der Vergleich von Experimenten ist aktiviert, einschließlich eines Vergleichs von Code, Hyperparametern, Metriken, Vorhersagen, Abhängigkeiten und Systemmetriken.
- Bietet unterschiedliche Module für Bild-, Audio-, Text- und Tabellendaten, mit denen Sie Proben visualisieren können.
7. Opt
Optuna ist ein System zur autonomen Hyperparameter-Optimierung, das sowohl auf maschinelles Lernen als auch auf Deep Learning und andere Bereiche angewendet werden kann.
Es enthält eine Vielzahl von hochmodernen Algorithmen, aus denen Sie auswählen (oder verknüpfen) können, macht es sehr einfach, das Training auf mehrere Computer zu verteilen, und bietet eine attraktive Ergebnisvisualisierung.
Beliebte Bibliotheken für maschinelles Lernen wie PyTorch, TensorFlow, Keras, FastAI, sci-kit-learn, LightGBM und XGBoost sind alle integriert.
Es bietet hochmoderne Algorithmen, die es Kunden ermöglichen, schneller Ergebnisse zu erzielen, indem sie die Proben, die nicht vielversprechend aussehen, schnell reduzieren.
Mithilfe von Python-basierten Algorithmen sucht es automatisch nach den idealen Hyperparametern. Optuna fördert parallelisierte Hyperparametersuchen über viele Threads hinweg, ohne den ursprünglichen Code zu ändern.
Es bietet:
- Es unterstützt verteiltes Training auf einem Cluster sowie auf einem einzelnen Computer (Multi-Prozess) (Multi-Node)
- Es unterstützt mehrere Trimmtechniken, um die Konvergenz zu beschleunigen (und weniger Rechenleistung zu verbrauchen).
- Es verfügt über eine Vielzahl leistungsfähiger Visualisierungen, wie Schnittdiagramm, Konturdiagramm und parallele Koordinaten.
8. Kedro
Kedro ist ein kostenloses Python-Framework zum Schreiben von Code, der für Data-Science-Projekte aktualisiert und gepflegt werden kann.
Es bringt Ideen aus Best Practices in der Softwareentwicklung in Code für maschinelles Lernen. Python ist die Grundlage dieses Workflow-Orchestrierungstools.
Um Ihre ML-Prozesse einfacher und präziser zu gestalten, können Sie reproduzierbare, wartbare und modulare Workflows entwickeln.
Kedro integriert Software-Engineering-Prinzipien wie Modularität, Trennung von Verantwortlichkeiten und Versionierung in eine Umgebung für maschinelles Lernen.
Auf Basis von Cookiecutter Data Science bietet es einen gemeinsamen, anpassbaren Projektrahmen.
Eine Reihe einfacher Datenkonnektoren, die zum Speichern und Laden von Daten über mehrere Dateisysteme und Dateiformate hinweg verwendet werden, werden vom Datenkatalog verwaltet. Es macht Machine-Learning-Projekte effektiver und vereinfacht den Aufbau einer Datenpipeline.
Es bietet:
- Kedro ermöglicht entweder den verteilten oder einzelnen Maschineneinsatz.
- Mithilfe der Pipeline-Abstraktion können Sie Abhängigkeiten zwischen Python-Code und Workflow-Visualisierung automatisieren.
- Durch die Verwendung von modularem, wiederverwendbarem Code erleichtert diese Technologie die Teamzusammenarbeit auf verschiedenen Ebenen und verbessert die Produktivität in der Programmierumgebung.
- Das Hauptziel besteht darin, die Nachteile von Jupyter-Notebooks, einmaligen Skripten und Glue-Code zu überwinden, indem man wartbare Data-Science-Programme schreibt.
9. BentoML
Das Erstellen von API-Endpunkten für maschinelles Lernen wird mit BentoML einfacher.
Es bietet eine typische, aber komprimierte Infrastruktur, um erlernte Modelle für maschinelles Lernen in die Produktion zu überführen.
Es ermöglicht Ihnen, erlernte Modelle für die Verwendung in einer Produktionsumgebung zu verpacken und sie mit einem beliebigen ML-Framework zu interpretieren. Sowohl das Offline-Batch-Serving als auch das Online-API-Serving werden unterstützt.
Ein leistungsstarker Modellserver und ein flexibler Workflow sind Merkmale von BentoML.
Zusätzlich bietet der Server adaptives Micro-Batching. Das UI-Dashboard bietet einen einheitlichen Ansatz zum Organisieren von Modellen und zum Nachverfolgen von Bereitstellungsverfahren.
Es gibt keine Server-Ausfallzeit, da der Betriebsmechanismus modular und die Konfiguration wiederverwendbar ist. Es ist eine flexible Plattform zum Bereitstellen, Organisieren und Bereitstellen von ML-Modellen.
Es bietet:
- Es hat einen modularen Aufbau, der anpassbar ist.
- Es ermöglicht die Bereitstellung auf mehreren Plattformen.
- Die horizontale Skalierung kann nicht automatisch verarbeitet werden.
- Es ermöglicht ein einziges Modellformat, Modellverwaltung, Modellpaketierung und hochleistungsfähige Modellbereitstellung.
10 Seldon
Data Scientists können auf Kubernetes mit dem Open-Source-Framework Seldon Core Modelle und Experimente für maschinelles Lernen erstellen, bereitstellen und verwalten.
TensorFlow, sci-kit-learn, Spark, R, Java und H2O sind nur einige der Toolkits, die davon unterstützt werden.
Es ist auch mit Kubeflow und OpenShift von RedHat kompatibel. Der Seldon-Kern wandelt Modelle für maschinelles Lernen (ML-Modelle) oder Sprachwrapper (Sprachen wie Python, Java usw.) in REST/GRPC-Mikroservices für die Produktion um.
Eines der besten MLOps-Tools zur Verbesserung von maschinellen Lernprozessen ist dieses.
Es ist einfach, ML-Modelle zu containerisieren und mit Seldon Core auf Benutzerfreundlichkeit und Sicherheit zu testen.
Es bietet:
- Die Modellbereitstellung kann mit mehreren Alternativen, wie z. B. der Canary-Bereitstellung, vereinfacht werden.
- Verwenden Sie Modellerklärer, um zu verstehen, warum bestimmte Vorhersagen getroffen wurden.
- Wenn Probleme auftreten, behalten Sie die Produktionsmodelle mithilfe des Warnsystems im Auge.
Zusammenfassung
MLOps kann dazu beitragen, maschinelle Lernvorgänge zu verbessern. MLOps kann die Bereitstellung beschleunigen, die Datenerfassung und das Debugging vereinfachen und die Zusammenarbeit zwischen Ingenieuren und Datenwissenschaftlern verbessern.
Damit Sie das MLOps-Tool auswählen können, das Ihren Anforderungen am besten entspricht, wurden in diesem Beitrag 10 beliebte MLOps-Lösungen untersucht, von denen die meisten Open Source sind.
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