Αρκετοί παγκόσμιοι τομείς αρχίζουν να επενδύουν πιο ουσιαστικά στη μηχανική μάθηση (ML).
Τα μοντέλα ML μπορούν αρχικά να λανσαριστούν και να λειτουργήσουν από ομάδες ειδικών, αλλά ένα από τα μεγαλύτερα εμπόδια είναι η μεταφορά της γνώσης που αποκτήθηκε στο επόμενο μοντέλο, έτσι ώστε οι διαδικασίες να μπορούν να επεκταθούν.
Για τη βελτίωση και την τυποποίηση των διαδικασιών που εμπλέκονται στη διαχείριση του κύκλου ζωής του μοντέλου, οι τεχνικές MLOps χρησιμοποιούνται όλο και περισσότερο από τις ομάδες που δημιουργούν μοντέλα μηχανικής μάθησης.
Συνεχίστε να διαβάζετε για να μάθετε περισσότερα σχετικά με μερικά από τα καλύτερα εργαλεία και πλατφόρμες MLOps που είναι διαθέσιμα σήμερα και πώς μπορούν να κάνουν τη μηχανική εκμάθηση ευκολότερη από την άποψη ενός εργαλείου, του προγραμματιστή και της διαδικασίας.
Τι είναι το MLOps;
Μια τεχνική για τη δημιουργία πολιτικών, κανόνων και βέλτιστων πρακτικών για μοντέλα μηχανικής εκμάθησης είναι γνωστή ως «λειτουργίες μηχανικής εκμάθησης» ή «MLOps».
Το MLOps στοχεύει να εγγυηθεί ότι ολόκληρος ο κύκλος ζωής της ανάπτυξης ML — από τη σύλληψη μέχρι την ανάπτυξη — τεκμηριώνεται σχολαστικά και διαχειρίζεται για τα καλύτερα αποτελέσματα αντί να επενδύει πολύ χρόνο και πόρους σε αυτό χωρίς στρατηγική.
Ο στόχος των MLOps είναι να κωδικοποιήσουν τις βέλτιστες πρακτικές με τρόπο που να κάνει την ανάπτυξη μηχανικής μάθησης πιο επεκτάσιμη για τους χειριστές και τους προγραμματιστές ML, καθώς και να βελτιώσει την ποιότητα και την ασφάλεια των μοντέλων ML.
Ορισμένοι αναφέρονται στα MLOps ως "DevOps για μηχανική μάθηση", καθώς εφαρμόζει με επιτυχία τις αρχές DevOps σε ένα πιο εξειδικευμένο πεδίο τεχνολογικής ανάπτυξης.
Αυτός είναι ένας χρήσιμος τρόπος σκέψης για τα MLOps, επειδή, όπως και τα DevOps, δίνει έμφαση στην ανταλλαγή γνώσεων, τη συνεργασία και τις βέλτιστες πρακτικές μεταξύ ομάδων και εργαλείων.
Το MLOps παρέχει στους προγραμματιστές, τους επιστήμονες δεδομένων και τις ομάδες επιχειρήσεων ένα πλαίσιο συνεργασίας και, ως εκ τούτου, παραγωγής των πιο ισχυρών μοντέλων ML.
Γιατί να χρησιμοποιήσετε τα εργαλεία MLOps;
Τα εργαλεία MLOps μπορούν να εκτελέσουν ένα ευρύ φάσμα καθηκόντων για μια ομάδα ML, ωστόσο, συχνά χωρίζονται σε δύο ομάδες: διαχείριση πλατφόρμας και διαχείριση μεμονωμένων στοιχείων.
Ενώ ορισμένα προϊόντα MLOps επικεντρώνονται μόνο σε μία βασική λειτουργία, όπως η διαχείριση δεδομένων ή μεταδεδομένων, άλλα εργαλεία υιοθετούν μια πιο ολοκληρωμένη στρατηγική και παρέχουν μια πλατφόρμα MLOps για τον έλεγχο πολλών πτυχών του κύκλου ζωής ML.
Αναζητήστε λύσεις MLOps που βοηθούν την ομάδα σας στη διαχείριση αυτών των περιοχών ανάπτυξης ML, είτε αναζητάτε έναν ειδικό είτε ένα πιο ευρύ εργαλείο:
- Χειρισμός δεδομένων
- Σχεδιασμός και μοντελοποίηση
- Διαχείριση έργων και χώρου εργασίας
- Ανάπτυξη μοντέλου ML και συνεχής συντήρηση
- Διαχείριση κύκλου ζωής από την αρχή μέχρι το τέλος, η οποία προσφέρεται συνήθως από πλατφόρμες MLOps πλήρους υπηρεσίας.
Εργαλεία MLOps
1. MLFlow
Ο κύκλος ζωής της μηχανικής μάθησης ελέγχεται από την πλατφόρμα ανοιχτού κώδικα MLflow και περιλαμβάνει μια κεντρική εγγραφή, ανάπτυξη και πειραματισμό μοντέλου.
Το MLflow μπορεί να χρησιμοποιηθεί από ομάδα οποιουδήποτε μεγέθους, τόσο ατομικά όσο και συλλογικά. Οι βιβλιοθήκες δεν έχουν καμία σχέση με το εργαλείο.
Οποιαδήποτε γλώσσα προγραμματισμού και βιβλιοθήκη μηχανικής εκμάθησης μπορεί να το χρησιμοποιήσει.
Για να είναι απλούστερη η εκπαίδευση, η ανάπτυξη και η διαχείριση εφαρμογών μηχανικής εκμάθησης, το MLFlow αλληλεπιδρά με μια σειρά από πλαίσια μηχανικής μάθησης, όπως TensorFlow και Pytorch.
Επιπλέον, το MLflow παρέχει εύχρηστα API που μπορούν να συμπεριληφθούν σε οποιαδήποτε υπάρχοντα προγράμματα ή βιβλιοθήκες μηχανικής εκμάθησης.
Το MLflow έχει τέσσερα βασικά χαρακτηριστικά που διευκολύνουν την παρακολούθηση και τον προγραμματισμό πειραμάτων:
- Παρακολούθηση ροής ML – ένα API και διεπαφή χρήστη για την καταγραφή παραμέτρων κώδικα μηχανικής εκμάθησης, εκδόσεων, μετρήσεων και τεχνουργημάτων, καθώς και για επακόλουθη εμφάνιση και αντιπαραβολή των αποτελεσμάτων
- MLflow Projects – συσκευασία κώδικα μηχανικής εκμάθησης σε επαναχρησιμοποιήσιμη, αναπαραγώγιμη μορφή για μεταφορά στην παραγωγή ή κοινή χρήση με άλλους επιστήμονες δεδομένων
- Μοντέλα MLflow – διατήρηση και ανάπτυξη μοντέλων σε μια σειρά συστημάτων εξυπηρέτησης μοντέλων και συμπερασμάτων από διάφορες βιβλιοθήκες ML
- Μητρώο μοντέλων MLflow – ένα κεντρικό κατάστημα μοντέλων που επιτρέπει τη συνεργατική διαχείριση ολόκληρης της διάρκειας ζωής ενός μοντέλου MLflow, συμπεριλαμβανομένης της έκδοσης μοντέλου, των μεταβάσεων σταδίων και των σχολιασμών.
2. KubeFlow
Η εργαλειοθήκη ML για το Kubernetes ονομάζεται Kubeflow. Η συσκευασία και η διαχείριση των δοχείων Docker, βοηθά στη συντήρηση του συστήματα μηχανικής μάθησης.
Απλοποιώντας την ενορχήστρωση εκτέλεσης και την ανάπτυξη ροών εργασιών μηχανικής μάθησης, προωθεί την επεκτασιμότητα των μοντέλων μηχανικής μάθησης.
Είναι ένα έργο ανοιχτού κώδικα που περιλαμβάνει μια προσεκτικά επιλεγμένη ομάδα συμπληρωματικών εργαλείων και πλαισίων προσαρμοσμένων στις διαφορετικές ανάγκες ML.
Με το Kubeflow Pipelines μπορούν να αντιμετωπιστούν μεγάλες εργασίες εκπαίδευσης ML, χειροκίνητος πειραματισμός, επαναληψιμότητα και προκλήσεις DevOps.
Για πολλά στάδια μηχανικής μάθησης, συμπεριλαμβανομένης της εκπαίδευσης, της ανάπτυξης αγωγών και της συντήρησης Σημειωματάρια Jupyter, η Kubeflow προσφέρει εξειδικευμένες υπηρεσίες και ενσωμάτωση.
Διευκολύνει τη διαχείριση και την παρακολούθηση της διάρκειας ζωής των φόρτων εργασίας σας με τεχνητή νοημοσύνη, καθώς και την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής εκμάθησης (ML) και αγωγών δεδομένων σε συμπλέγματα Kubernetes.
Προσφέρει:
- Σημειωματάρια για τη χρήση του SDK για αλληλεπίδραση με το σύστημα
- μια διεπαφή χρήστη (UI) για τον έλεγχο και την παρακολούθηση εκτελέσεων, εργασιών και πειραμάτων
- Για να σχεδιάζετε γρήγορα λύσεις από άκρο σε άκρο χωρίς να χρειάζεται να ανακατασκευάζετε κάθε φορά και να επαναχρησιμοποιείτε εξαρτήματα και αγωγούς.
- Ως βασικό στοιχείο του Kubeflow ή ως αυτόνομη εγκατάσταση, προσφέρεται η Kubeflow Pipelines.
3. Έλεγχος έκδοσης δεδομένων
Μια λύση ελέγχου έκδοσης ανοιχτού κώδικα για έργα μηχανικής εκμάθησης ονομάζεται DVC ή Έλεγχος έκδοσης δεδομένων.
Όποια γλώσσα κι αν επιλέξετε, είναι ένα πειραματικό εργαλείο που βοηθά στον ορισμό της γραμμής.
Το DVC χρησιμοποιεί κώδικα, έκδοση εκδόσεων δεδομένων και δυνατότητα αναπαραγωγής για να σας βοηθήσει να εξοικονομήσετε χρόνο όταν ανακαλύπτετε ένα πρόβλημα με μια παλαιότερη έκδοση του μοντέλου ML σας.
Επιπλέον, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε αγωγούς DVC για να εκπαιδεύσετε το μοντέλο σας και να το διανείμετε στα μέλη της ομάδας σας. Η οργάνωση και η έκδοση εκδόσεων μεγάλων δεδομένων μπορούν να χειριστούν το DVC και τα δεδομένα μπορούν να αποθηκευτούν με τρόπο εύκολα προσβάσιμο.
Αν και περιλαμβάνει ορισμένες (περιορισμένες) δυνατότητες παρακολούθησης πειράματος, εστιάζει κυρίως στην έκδοση και διαχείριση δεδομένων και αγωγών.
Προσφέρει:
- Είναι αγνωστικιστής αποθήκευσης, επομένως είναι δυνατό να χρησιμοποιηθεί μια ποικιλία τύπων αποθήκευσης.
- Παρέχει επίσης στατιστικά παρακολούθησης.
- ένα προκατασκευασμένο μέσο για τη σύνδεση σταδίων ML σε ένα DAG και τη λειτουργία ολόκληρου του αγωγού από την αρχή μέχρι το τέλος
- Ολόκληρη η ανάπτυξη κάθε μοντέλου ML μπορεί να παρακολουθηθεί χρησιμοποιώντας ολόκληρο τον κώδικα και την προέλευση των δεδομένων του.
- Αναπαραγωγιμότητα διατηρώντας πιστά την αρχική διαμόρφωση, τα δεδομένα εισόδου και τον κώδικα προγράμματος για ένα πείραμα.
4. Παχύδερμο
Το Pachyderm είναι ένα πρόγραμμα ελέγχου έκδοσης για μηχανική μάθηση και επιστήμη δεδομένων, παρόμοιο με το DVC.
Επιπλέον, επειδή δημιουργήθηκε χρησιμοποιώντας Docker και Kubernetes, μπορεί να εκτελέσει και να αναπτύξει εφαρμογές Machine Learning σε οποιαδήποτε πλατφόρμα cloud.
Η Pachyderm εγγυάται ότι κάθε τμήμα δεδομένων που καταναλώνεται σε ένα μοντέλο μηχανικής εκμάθησης μπορεί να παρακολουθηθεί και να εκδοθεί.
Χρησιμοποιείται για τη δημιουργία, τη διανομή, τη διαχείριση και την παρακολούθηση μοντέλων μηχανικής μάθησης. Περιλαμβάνονται όλα ένα μητρώο μοντέλων, ένα σύστημα διαχείρισης μοντέλων και μια εργαλειοθήκη CLI.
Οι προγραμματιστές μπορούν να αυτοματοποιήσουν και να επεκτείνουν τον κύκλο ζωής μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας τη βάση δεδομένων της Pachyderm, η οποία εξασφαλίζει επίσης επαναληψιμότητα.
Υποστηρίζει αυστηρά πρότυπα διακυβέρνησης δεδομένων, μειώνει το κόστος επεξεργασίας και αποθήκευσης δεδομένων και βοηθά τις επιχειρήσεις να φέρουν τις πρωτοβουλίες επιστήμης δεδομένων στην αγορά πιο γρήγορα.
5. Πολυάξον
Χρησιμοποιώντας την πλατφόρμα Polyaxon, τα έργα μηχανικής μάθησης και οι εφαρμογές βαθιάς μάθησης μπορούν να αναπαραχθούν και να διαχειρίζονται σε ολόκληρο τον κύκλο ζωής τους.
Το Polyaxon είναι σε θέση να φιλοξενήσει και να διαχειριστεί το εργαλείο και μπορεί να τοποθετηθεί σε οποιοδήποτε κέντρο δεδομένων ή πάροχο cloud. Όπως τα Torch, Tensorflow και MXNet, τα οποία υποστηρίζουν όλα τα πιο δημοφιλή πλαίσια βαθιάς μάθησης.
Όσον αφορά την ενορχήστρωση, το Polyaxon σάς δίνει τη δυνατότητα να αξιοποιήσετε στο έπακρο το cluster σας προγραμματίζοντας εργασίες και δοκιμές μέσω του CLI, του πίνακα ελέγχου, των SDK ή του REST API.
Προσφέρει:
- Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε την έκδοση ανοιχτού κώδικα αυτήν τη στιγμή, αλλά περιλαμβάνει επίσης επιλογές για την εταιρεία.
- Αν και καλύπτει ολόκληρο τον κύκλο ζωής, συμπεριλαμβανομένης της ενορχήστρωσης, είναι ικανός για πολλά περισσότερα.
- Με έγγραφα τεχνικής αναφοράς, οδηγίες για το ξεκίνημα, εκπαιδευτικό υλικό, εγχειρίδια, σεμινάρια, αρχεία καταγραφής αλλαγών και πολλά άλλα, είναι μια πολύ καλά τεκμηριωμένη πλατφόρμα.
- Με τον πίνακα ελέγχου πληροφοριών πειράματος, είναι δυνατό να παρακολουθείτε, να παρακολουθείτε και να αξιολογείτε κάθε πείραμα βελτιστοποίησης.
6. Κομήτης
Το Comet είναι μια πλατφόρμα για μετα-μηχανική μάθηση που παρακολουθεί, αντιπαραβάλλει, εξηγεί και βελτιώνει πειράματα και μοντέλα.
Όλα τα πειράματά σας μπορούν να προβληθούν και να συγκριθούν σε μία τοποθεσία.
Λειτουργεί για οποιαδήποτε εργασία μηχανικής εκμάθησης, οπουδήποτε εκτελείται ο κώδικάς σας και με οποιαδήποτε βιβλιοθήκη μηχανικής εκμάθησης.
Το Comet είναι κατάλληλο για ομάδες, άτομα, ακαδημαϊκά ιδρύματα, επιχειρήσεις και οποιονδήποτε άλλο επιθυμεί να οπτικοποιήσει γρήγορα τα πειράματα, να εξορθολογίσει την εργασία και να διεξάγει πειράματα.
Οι επιστήμονες και οι ομάδες δεδομένων μπορούν να παρακολουθούν, να αποσαφηνίζουν, να βελτιώνουν και να συγκρίνουν πειράματα και μοντέλα χρησιμοποιώντας την αυτο-φιλοξενούμενη και βασισμένη σε cloud πλατφόρμα εκμάθησης μετα-μηχανών Comet.
Προσφέρει:
- Υπάρχουν πολλές δυνατότητες για τα μέλη της ομάδας να μοιράζονται εργασίες.
- Έχει πολλές ενσωματώσεις που καθιστούν εύκολη τη σύνδεσή του με άλλες τεχνολογίες
- Λειτουργεί καλά με τις τρέχουσες βιβλιοθήκες ML
- Φροντίζει για τη διαχείριση των χρηστών
- Η σύγκριση πειραμάτων είναι ενεργοποιημένη, συμπεριλαμβανομένης της σύγκρισης κώδικα, υπερπαραμέτρων, μετρήσεων, προβλέψεων, εξαρτήσεων και μετρήσεων συστήματος.
- Παρέχει διακριτές ενότητες για δεδομένα όρασης, ήχου, κειμένου και πινάκων που σας επιτρέπουν να οπτικοποιήσετε δείγματα.
7. Οπτούνα
Το Optuna είναι ένα σύστημα για αυτόνομη βελτιστοποίηση υπερπαραμέτρων που μπορεί να εφαρμοστεί τόσο στη μηχανική μάθηση όσο και στη βαθιά μάθηση καθώς και σε άλλα πεδία.
Περιλαμβάνει μια ποικιλία αλγορίθμων αιχμής από τους οποίους μπορείτε να επιλέξετε (ή να συνδέσετε), καθιστά πολύ απλή τη διανομή της εκπαίδευσης σε πολλούς υπολογιστές και προσφέρει ελκυστική οπτικοποίηση αποτελεσμάτων.
Δημοφιλείς βιβλιοθήκες μηχανικής εκμάθησης όπως οι PyTorch, TensorFlow, Keras, FastAI, sci-kit-learn, LightGBM και XGBoost είναι όλες ενσωματωμένες σε αυτό.
Παρέχει αλγόριθμους αιχμής που επιτρέπουν στους πελάτες να έχουν αποτελέσματα πιο γρήγορα μειώνοντας γρήγορα τα δείγματα που δεν φαίνονται πολλά υποσχόμενα.
Χρησιμοποιώντας αλγόριθμους βασισμένους σε Python, αναζητά αυτόματα τις ιδανικές υπερπαραμέτρους. Το Optuna ενθαρρύνει τις παραλληλισμένες αναζητήσεις υπερπαραμέτρων σε πολλά νήματα χωρίς να αλλάζει τον αρχικό κώδικα.
Προσφέρει:
- Υποστηρίζει κατανεμημένη εκπαίδευση σε ένα σύμπλεγμα καθώς και σε έναν υπολογιστή (πολλαπλών διεργασιών) (πολλαπλών κόμβων)
- Υποστηρίζει πολλές τεχνικές περικοπής για να επιταχύνει τη σύγκλιση (και να χρησιμοποιεί λιγότερους υπολογισμούς)
- Έχει μια ποικιλία ισχυρών απεικονίσεων, όπως οικόπεδο τομής, οικόπεδο περιγράμματος και παράλληλες συντεταγμένες.
8. Κέδρο
Το Kedro είναι ένα δωρεάν πλαίσιο Python για τη σύνταξη κώδικα που μπορεί να ενημερωθεί και να διατηρηθεί για έργα επιστήμης δεδομένων.
Φέρνει ιδέες από τις βέλτιστες πρακτικές στη μηχανική λογισμικού στον κώδικα μηχανικής εκμάθησης. Η Python είναι η βάση αυτού του εργαλείου ενορχήστρωσης ροής εργασίας.
Για να κάνετε τις διαδικασίες ML απλούστερες και ακριβέστερες, μπορείτε να αναπτύξετε αναπαραγώγιμες, διατηρούμενες και αρθρωτές ροές εργασίας.
Το Kedro ενσωματώνει αρχές μηχανικής λογισμικού όπως η σπονδυλωτότητα, ο διαχωρισμός των ευθυνών και η έκδοση εκδόσεων σε ένα περιβάλλον μηχανικής μάθησης.
Με βάση το Cookiecutter Data Science, παρέχει ένα κοινό, προσαρμόσιμο πλαίσιο έργου.
Ένας αριθμός απλών συνδέσεων δεδομένων που χρησιμοποιούνται για την αποθήκευση και τη φόρτωση δεδομένων σε διάφορα συστήματα αρχείων και μορφές αρχείων, διαχειρίζονται από τον κατάλογο δεδομένων. Κάνει τα έργα μηχανικής μάθησης πιο αποτελεσματικά και διευκολύνει τη δημιουργία μιας γραμμής δεδομένων.
Προσφέρει:
- Το Kedro επιτρέπει είτε διάσπαρτη είτε μεμονωμένη ανάπτυξη μηχανών.
- Μπορείτε να αυτοματοποιήσετε τις εξαρτήσεις μεταξύ του κώδικα Python και της οπτικοποίησης ροής εργασίας χρησιμοποιώντας αφαίρεση αγωγών.
- Μέσω της χρήσης αρθρωτού, επαναχρησιμοποιήσιμου κώδικα, αυτή η τεχνολογία διευκολύνει την ομαδική συνεργασία σε διάφορα επίπεδα και βελτιώνει την παραγωγικότητα στο περιβάλλον κωδικοποίησης.
- Ο πρωταρχικός στόχος είναι να ξεπεραστούν τα μειονεκτήματα των φορητών υπολογιστών Jupyter, των μεμονωμένων σεναρίων και του κωδικού κόλλας γράφοντας διατηρήσιμο προγραμματισμό επιστήμης δεδομένων.
9. BentoML
Η δημιουργία τελικών σημείων API μηχανικής εκμάθησης γίνεται ευκολότερη με το BentoML.
Παρέχει μια τυπική αλλά συμπυκνωμένη υποδομή για τη μεταφορά μαθημένων μοντέλων μηχανικής μάθησης στην παραγωγή.
Σας δίνει τη δυνατότητα να συσκευάζετε μοντέλα που έχουν μάθει για χρήση σε ένα περιβάλλον παραγωγής, ερμηνεύοντάς τα χρησιμοποιώντας οποιοδήποτε πλαίσιο ML. Υποστηρίζονται τόσο η μαζική εξυπηρέτηση εκτός σύνδεσης όσο και η διαδικτυακή υπηρεσία API.
Ένας διακομιστής μοντέλου υψηλής απόδοσης και μια ευέλικτη ροή εργασιών είναι χαρακτηριστικά του BentoML.
Επιπλέον, ο διακομιστής προσφέρει προσαρμοστική μικρο-παρτίδα. Μια ενοποιημένη προσέγγιση για την οργάνωση μοντέλων και την παρακολούθηση των διαδικασιών ανάπτυξης παρέχεται από τον πίνακα ελέγχου διεπαφής χρήστη.
Δεν θα υπάρχει χρόνος διακοπής λειτουργίας διακομιστή επειδή ο μηχανισμός λειτουργίας είναι αρθρωτός και η διαμόρφωση είναι επαναχρησιμοποιήσιμη. Είναι μια ευέλικτη πλατφόρμα για την παροχή, την οργάνωση και την ανάπτυξη μοντέλων ML.
Προσφέρει:
- Διαθέτει αρθρωτό σχεδιασμό που είναι προσαρμόσιμος.
- Επιτρέπει την ανάπτυξη σε πολλές πλατφόρμες.
- Δεν μπορεί να χειριστεί αυτόματα την οριζόντια κλιμάκωση.
- Επιτρέπει τη μορφή ενός μοντέλου, τη διαχείριση μοντέλου, τη συσκευασία μοντέλων και την εξυπηρέτηση μοντέλων υψηλής απόδοσης.
10. Σέλντον
Οι επιστήμονες δεδομένων μπορούν να δημιουργήσουν, να αναπτύξουν και να διαχειριστούν μοντέλα και πειράματα μηχανικής μάθησης σε κλίμακα στο Kubernetes χρησιμοποιώντας το πλαίσιο ανοιχτού κώδικα Seldon Core.
Το TensorFlow, το sci-kit-learn, το Spark, το R, το Java και το H2O είναι μερικά μόνο από τα κιτ εργαλείων που υποστηρίζονται από αυτό.
Συνδέεται επίσης με το Kubeflow και το OpenShift του RedHat. Ο πυρήνας Seldon μετατρέπει μοντέλα μηχανικής εκμάθησης (μοντέλα ML) ή περιτυλίγματα γλωσσών (γλώσσες όπως Python, Java κ.λπ.) σε μικροϋπηρεσίες παραγωγής REST/GRPC.
Ένα από τα καλύτερα εργαλεία MLOps για τη βελτίωση των διαδικασιών μηχανικής μάθησης είναι αυτό.
Είναι απλό να τοποθετήσετε σε εμπορευματοκιβώτια μοντέλα ML και να ελέγξετε τη χρηστικότητα και την ασφάλεια χρησιμοποιώντας το Seldon Core.
Προσφέρει:
- Η ανάπτυξη του μοντέλου μπορεί να γίνει απλούστερη με διάφορες εναλλακτικές λύσεις, όπως η ανάπτυξη καναρινιών.
- Για να καταλάβετε γιατί έγιναν συγκεκριμένες προβλέψεις, χρησιμοποιήστε επεξηγήσεις μοντέλων.
- Όταν προκύπτουν προβλήματα, παρακολουθείτε τα μοντέλα παραγωγής που χρησιμοποιούν το σύστημα ειδοποίησης.
Συμπέρασμα
Τα MLO μπορούν να βοηθήσουν στη βελτίωση των λειτουργιών μηχανικής εκμάθησης. Τα MLO μπορούν να επιταχύνουν την ανάπτυξη, να κάνουν τη συλλογή δεδομένων και τον εντοπισμό σφαλμάτων απλούστερη και να βελτιώσουν τη συνεργασία μεταξύ μηχανικών και επιστημόνων δεδομένων.
Για να επιλέξετε το εργαλείο MLOps που ταιριάζει καλύτερα στις ανάγκες σας, αυτή η ανάρτηση εξέτασε 10 δημοφιλείς λύσεις MLOps, οι περισσότερες από τις οποίες είναι ανοιχτού κώδικα.
Αφήστε μια απάντηση