કેટલાક વૈશ્વિક ક્ષેત્રો મશીન લર્નિંગ (ML) માં વધુ નોંધપાત્ર રોકાણ કરવાનું શરૂ કરી રહ્યા છે.
ML મૉડલ શરૂઆતમાં નિષ્ણાતોની ટીમો દ્વારા લૉન્ચ અને ઑપરેટ કરી શકાય છે, પરંતુ સૌથી મોટી અવરોધોમાંથી એક એ છે કે મેળવેલ જ્ઞાનને આગળના મૉડલમાં ટ્રાન્સફર કરવામાં આવે છે જેથી પ્રક્રિયાઓને વિસ્તૃત કરી શકાય.
મૉડલ લાઇફસાઇકલ મેનેજમેન્ટમાં સામેલ પ્રક્રિયાઓને સુધારવા અને પ્રમાણિત કરવા માટે, મશીન લર્નિંગ મૉડલ્સ બનાવતી ટીમો દ્વારા MLOps તકનીકોનો વધુને વધુ ઉપયોગ કરવામાં આવી રહ્યો છે.
આજે ઉપલબ્ધ કેટલાક શ્રેષ્ઠ MLOps ટૂલ્સ અને પ્લેટફોર્મ્સ વિશે વધુ જાણવા માટે વાંચન ચાલુ રાખો અને તે કેવી રીતે સાધન, વિકાસકર્તા અને પ્રક્રિયાગત દૃષ્ટિકોણથી મશીન લર્નિંગને સરળ બનાવી શકે છે.
MLOps શું છે?
મશીન લર્નિંગ મૉડલ્સ માટે નીતિઓ, ધોરણો અને શ્રેષ્ઠ પ્રેક્ટિસ બનાવવા માટેની તકનીકને "મશીન લર્નિંગ ઑપરેશન્સ" અથવા "MLOps" તરીકે ઓળખવામાં આવે છે.
MLOps એ ML વિકાસના સંપૂર્ણ જીવનચક્રની ખાતરી આપવાનું લક્ષ્ય રાખે છે - વિભાવનાથી જમાવટ સુધી - તે વ્યૂહરચના વિના તેમાં ઘણો સમય અને સંસાધનોનું રોકાણ કરવાને બદલે શ્રેષ્ઠ પરિણામો માટે કાળજીપૂર્વક દસ્તાવેજીકરણ અને વ્યવસ્થાપિત છે.
MLOpsનો ધ્યેય શ્રેષ્ઠ પ્રેક્ટિસને એવી રીતે કોડિફાઇ કરવાનો છે કે જે ML ઑપરેટર્સ અને ડેવલપર્સ માટે મશીન લર્નિંગ ડેવલપમેન્ટને વધુ સ્કેલેબલ બનાવે, તેમજ ML મૉડલ્સની ગુણવત્તા અને સુરક્ષામાં વધારો કરે.
કેટલાક એમએલઓપ્સને "મશીન લર્નિંગ માટે ડેવઓપ્સ" તરીકે ઓળખે છે કારણ કે તે તકનીકી વિકાસના વધુ વિશિષ્ટ ક્ષેત્રમાં સફળતાપૂર્વક DevOps સિદ્ધાંતોને લાગુ કરે છે.
MLOps વિશે વિચારવાની આ એક ઉપયોગી રીત છે કારણ કે, DevOpsની જેમ, તે ટીમો અને ટૂલ્સ વચ્ચે જ્ઞાનની વહેંચણી, સહયોગ અને શ્રેષ્ઠ પ્રયાસો પર ભાર મૂકે છે.
MLOps વિકાસકર્તાઓ, ડેટા વૈજ્ઞાનિકો અને ઓપરેશન ટીમોને સહકાર માટેનું માળખું પૂરું પાડે છે અને પરિણામે, સૌથી શક્તિશાળી ML મોડલ્સનું ઉત્પાદન કરે છે.
શા માટે MLOps સાધનોનો ઉપયોગ કરવો?
MLOps ટૂલ્સ ML ટીમ માટે વિશાળ શ્રેણીની ફરજો બજાવી શકે છે, જો કે, તેઓ ઘણીવાર બે જૂથોમાં વિભાજિત થાય છે: પ્લેટફોર્મ વહીવટ અને વ્યક્તિગત ઘટક સંચાલન.
જ્યારે કેટલાક MLOps ઉત્પાદનો માત્ર એક મુખ્ય કાર્ય પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે, જેમ કે ડેટા અથવા મેટાડેટા મેનેજમેન્ટ, અન્ય સાધનો વધુ સર્વગ્રાહી વ્યૂહરચના અપનાવે છે અને ML જીવનચક્રના વિવિધ પાસાઓને નિયંત્રિત કરવા માટે MLOps પ્લેટફોર્મ પ્રદાન કરે છે.
MLOps સોલ્યુશન્સ શોધો જે તમારી ટીમને આ ML વિકાસ ક્ષેત્રોનું સંચાલન કરવામાં મદદ કરે છે, પછી ભલે તમે નિષ્ણાત અથવા વધુ વ્યાપક સાધન શોધી રહ્યાં હોવ:
- ડેટા હેન્ડલિંગ
- ડિઝાઇન અને મોડેલિંગ
- પ્રોજેક્ટ્સ અને કાર્યસ્થળનું સંચાલન
- ML મોડલ જમાવટ અને સતત જાળવણી
- જીવનચક્ર સંચાલન શરૂઆતથી અંત સુધી, જે સામાન્ય રીતે પૂર્ણ-સેવા MLOps પ્લેટફોર્મ્સ દ્વારા ઓફર કરવામાં આવે છે.
MLOps સાધનો
1. MLFlow
મશીન લર્નિંગ લાઇફસાઇકલ ઓપન-સોર્સ પ્લેટફોર્મ MLflow દ્વારા નિયંત્રિત થાય છે અને તેમાં સેન્ટ્રલ મૉડલ રજિસ્ટ્રેશન, ડિપ્લોયમેન્ટ અને પ્રયોગનો સમાવેશ થાય છે.
એમએલફ્લોનો ઉપયોગ વ્યક્તિગત અને સામૂહિક રીતે કોઈપણ કદની ટીમ દ્વારા કરી શકાય છે. પુસ્તકાલયોને સાધન પર કોઈ અસર નથી.
કોઈપણ પ્રોગ્રામિંગ ભાષા અને મશીન લર્નિંગ લાઇબ્રેરી તેનો ઉપયોગ કરી શકે છે.
મશીન લર્નિંગ એપ્લીકેશનને તાલીમ આપવા, જમાવવા અને મેનેજ કરવાનું સરળ બનાવવા માટે, MLFlow સંખ્યાબંધ મશીન લર્નિંગ ફ્રેમવર્ક સાથે સંપર્ક કરે છે, જેમાં ટેન્સરફ્લો અને પાયટોર્ચ.
વધુમાં, MLflow એ ઉપયોગમાં સરળ API પૂરી પાડે છે જે કોઈપણ હાલના મશીન લર્નિંગ પ્રોગ્રામ અથવા લાઈબ્રેરીઓમાં સમાવી શકાય છે.
MLflow પાસે ચાર મુખ્ય લક્ષણો છે જે ટ્રૅકિંગ અને પ્લાનિંગ પ્રયોગોની સુવિધા આપે છે:
- MLflow ટ્રેકિંગ - મશીન લર્નિંગ કોડ પેરામીટર્સ, વર્ઝન, મેટ્રિક્સ અને આર્ટિફેક્ટ્સને લૉગ કરવા માટે તેમજ પછીથી પરિણામોને પ્રદર્શિત કરવા અને વિરોધાભાસી કરવા માટે એક API અને UI
- MLflow પ્રોજેક્ટ્સ - ઉત્પાદનમાં ટ્રાન્સફર કરવા અથવા અન્ય ડેટા વૈજ્ઞાનિકો સાથે શેર કરવા માટે ફરીથી વાપરી શકાય તેવા, પુનઃઉત્પાદન કરી શકાય તેવા ફોર્મેટમાં પેકેજિંગ મશીન લર્નિંગ કોડ
- MLflow મૉડલ્સ - વિવિધ ML લાઇબ્રેરીઓમાંથી મૉડલ સર્વિંગ અને અનુમાન પ્રણાલીઓની શ્રેણીમાં મૉડલની જાળવણી અને જમાવટ
- MLflow મોડલ રજિસ્ટ્રી – એક કેન્દ્રિય મોડલ સ્ટોર જે MLflow મોડલના સમગ્ર જીવનકાળના સહકારી સંચાલનને સક્ષમ કરે છે, જેમાં મોડેલ વર્ઝનિંગ, સ્ટેજ ટ્રાન્ઝિશન અને એનોટેશનનો સમાવેશ થાય છે.
2. કુબ્લો ફ્લો
Kubernetes માટે ML ટૂલબોક્સને Kubeflow કહેવામાં આવે છે. ડોકર કન્ટેનરનું પેકેજિંગ અને સંચાલન, તેની જાળવણીમાં મદદ કરે છે મશીન લર્નિંગ સિસ્ટમ્સ.
મશીન લર્નિંગ વર્કફ્લોના ઓર્કેસ્ટ્રેશન અને જમાવટને સરળ બનાવીને, તે મશીન લર્નિંગ મોડલ્સની માપનીયતાને પ્રોત્સાહન આપે છે.
તે એક ઓપન-સોર્સ પ્રોજેક્ટ છે જેમાં વિવિધ ML જરૂરિયાતોને અનુરૂપ પૂરક સાધનો અને ફ્રેમવર્કના કાળજીપૂર્વક પસંદ કરેલા જૂથનો સમાવેશ થાય છે.
લાંબા ML તાલીમ કાર્યો, મેન્યુઅલ પ્રયોગો, પુનરાવર્તિતતા અને DevOps પડકારોને કુબેફ્લો પાઇપલાઇન્સ દ્વારા નિયંત્રિત કરી શકાય છે.
તાલીમ, પાઇપલાઇન વિકાસ અને જાળવણી સહિત મશીન લર્નિંગના કેટલાક તબક્કાઓ માટે જ્યુપીટર નોટબુક્સ, કુબેફ્લો વિશિષ્ટ સેવાઓ અને એકીકરણ પ્રદાન કરે છે.
તે તમારા AI વર્કલોડના જીવનકાળનું સંચાલન અને ટ્રૅક કરવાનું તેમજ મશીન લર્નિંગ (ML) મૉડલ અને ડેટા પાઇપલાઇન્સને કુબરનેટસ ક્લસ્ટરમાં ગોઠવવાનું સરળ બનાવે છે.
તે આપે છે:
- સિસ્ટમ સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરવા માટે SDK નો ઉપયોગ કરવા માટેની નોટબુક
- રન, જોબ્સ અને પ્રયોગોને નિયંત્રિત અને મોનિટર કરવા માટે વપરાશકર્તા ઇન્ટરફેસ (UI).
- દરેક વખતે પુનઃનિર્માણ કર્યા વિના એન્ડ-ટુ-એન્ડ સોલ્યુશન્સ ઝડપથી ડિઝાઇન કરવા અને ઘટકો અને પાઇપલાઇન્સનો ફરીથી ઉપયોગ કરવો.
- કુબેફ્લોના મુખ્ય ઘટક તરીકે અથવા એકલ ઇન્સ્ટોલેશન તરીકે, કુબેફ્લો પાઇપલાઇન્સ ઓફર કરવામાં આવે છે.
3. ડેટા સંસ્કરણ નિયંત્રણ
મશીન લર્નિંગ પ્રોજેક્ટ્સ માટે ઓપન સોર્સ વર્ઝન કંટ્રોલ સોલ્યુશનને DVC અથવા ડેટા વર્ઝન કંટ્રોલ કહેવામાં આવે છે.
તમે ગમે તે ભાષા પસંદ કરો, તે એક પ્રાયોગિક સાધન છે જે પાઇપલાઇન વ્યાખ્યામાં સહાય કરે છે.
જ્યારે તમે તમારા ML મોડલના પહેલાના વર્ઝનમાં સમસ્યા શોધો ત્યારે સમય બચાવવા માટે DVC કોડ, ડેટા વર્ઝનિંગ અને રિપ્રોડ્યુસિબિલિટીનો ઉપયોગ કરે છે.
વધુમાં, તમે તમારા મોડેલને તાલીમ આપવા અને તેને તમારી ટીમના સભ્યોને વિતરિત કરવા માટે DVC પાઇપલાઇન્સનો ઉપયોગ કરી શકો છો. બીગ ડેટા ઓર્ગેનાઈઝેશન અને વર્ઝનીંગ ડીવીસી દ્વારા હેન્ડલ કરી શકાય છે અને ડેટા સરળતાથી સુલભ રીતે સ્ટોર કરી શકાય છે.
જો કે તેમાં કેટલીક (મર્યાદિત) પ્રયોગ ટ્રેકિંગ સુવિધાઓ શામેલ છે, તે મોટાભાગે ડેટા અને પાઇપલાઇન સંસ્કરણ અને સંચાલન પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે.
તે આપે છે:
- તે સ્ટોરેજ અજ્ઞેયવાદી છે, તેથી વિવિધ પ્રકારના સ્ટોરેજનો ઉપયોગ શક્ય છે.
- તે ટ્રેકિંગ આંકડાઓ પણ પ્રદાન કરે છે.
- ડીએજીમાં ML તબક્કાઓને જોડવાનું અને આખી પાઈપલાઈનને શરૂઆતથી અંત સુધી ચલાવવાનું પૂર્વ-નિર્મિત માધ્યમ
- દરેક ML મોડેલના સમગ્ર વિકાસને તેના સંપૂર્ણ કોડ અને ડેટા પ્રોવેનન્સનો ઉપયોગ કરીને અનુસરી શકાય છે.
- પ્રયોગ માટે પ્રારંભિક રૂપરેખાંકન, ઇનપુટ ડેટા અને પ્રોગ્રામ કોડને વિશ્વાસપૂર્વક સાચવીને પુનઃઉત્પાદનક્ષમતા.
4. પેચીડર્મ
પેચીડર્મ એ DVC ની જેમ જ મશીન લર્નિંગ અને ડેટા સાયન્સ માટે વર્ઝન-કંટ્રોલ પ્રોગ્રામ છે.
વધુમાં, કારણ કે તે ઉપયોગ કરીને બનાવવામાં આવી હતી ડોકર અને કુબરનેટ્સ, તે કોઈપણ ક્લાઉડ પ્લેટફોર્મ પર મશીન લર્નિંગ એપ્લિકેશનને એક્ઝિક્યુટ અને ડિપ્લોય કરી શકે છે.
પેચીડર્મ બાંયધરી આપે છે કે મશીન લર્નિંગ મોડેલમાં વપરાશમાં લેવાયેલા ડેટાના દરેક ભાગને ટ્રેક કરી શકાય છે અને વર્ઝન કરી શકાય છે.
તેનો ઉપયોગ મશીન લર્નિંગ મૉડલ્સ બનાવવા, વિતરણ કરવા, મેનેજ કરવા અને તેના પર નજર રાખવા માટે થાય છે. એક મોડેલ રજિસ્ટ્રી, એક મોડેલ મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમ, અને એક CLI ટૂલબોક્સ બધું શામેલ છે.
ડેવલપર્સ પેચીડર્મના ડેટા ફાઉન્ડેશનનો ઉપયોગ કરીને તેમની મશીન લર્નિંગ લાઇફસાઇકલને સ્વચાલિત અને વિસ્તૃત કરી શકે છે, જે પુનરાવર્તિતતાની પણ ખાતરી આપે છે.
તે કડક ડેટા ગવર્નન્સ ધોરણોને સમર્થન આપે છે, ડેટા પ્રોસેસિંગ અને સ્ટોરેજ ખર્ચ ઘટાડે છે અને વ્યવસાયોને તેમની ડેટા વિજ્ઞાન પહેલને વધુ ઝડપથી બજારમાં લાવવામાં સહાય કરે છે.
5. પોલિએક્સન
પોલિએક્સન પ્લેટફોર્મનો ઉપયોગ કરીને, મશીન લર્નિંગ પ્રોજેક્ટ્સ અને ડીપ લર્નિંગ એપ્લીકેશનને તેમના સમગ્ર જીવન ચક્રમાં નકલ અને સંચાલિત કરી શકાય છે.
પોલિએક્સન ટૂલને હોસ્ટ અને સંચાલિત કરવામાં સક્ષમ છે, અને તેને કોઈપણ ડેટા સેન્ટર અથવા ક્લાઉડ પ્રદાતામાં મૂકી શકાય છે. જેમ કે ટોર્ચ, ટેન્સરફ્લો અને MXNet, જે તમામ સૌથી લોકપ્રિય ડીપ લર્નિંગ ફ્રેમવર્કને સપોર્ટ કરે છે.
જ્યારે ઓર્કેસ્ટ્રેશનની વાત આવે છે, ત્યારે પોલિએક્સોન તમને તેમના CLI, ડેશબોર્ડ, SDKs અથવા REST API દ્વારા કાર્યો અને પરીક્ષણો શેડ્યૂલ કરીને તમારા ક્લસ્ટરનો મહત્તમ લાભ મેળવવા માટે સક્ષમ બનાવે છે.
તે આપે છે:
- તમે અત્યારે ઓપન-સોર્સ વર્ઝનનો ઉપયોગ કરી શકો છો, પરંતુ તેમાં કોર્પોરેટ માટેની પસંદગીઓ પણ સામેલ છે.
- જો કે તે સંપૂર્ણ જીવનચક્રને આવરી લે છે, જેમાં ઓર્કેસ્ટ્રેશન ચલાવવાનો સમાવેશ થાય છે, તે ઘણું બધું કરવા સક્ષમ છે.
- તકનીકી સંદર્ભ દસ્તાવેજો સાથે, માર્ગદર્શિકા, શીખવાની સામગ્રી, માર્ગદર્શિકાઓ, ટ્યુટોરિયલ્સ, ચેન્જલોગ્સ અને વધુ સાથે, તે ખૂબ સારી રીતે દસ્તાવેજીકૃત પ્લેટફોર્મ છે.
- પ્રયોગ આંતરદૃષ્ટિ ડેશબોર્ડ સાથે, દરેક ઑપ્ટિમાઇઝેશન પ્રયોગ પર નજર રાખવી, ટ્રૅક કરવું અને મૂલ્યાંકન કરવું શક્ય છે.
6. ધૂમકેતુ
ધૂમકેતુ એ મેટા મશીન લર્નિંગ માટેનું એક પ્લેટફોર્મ છે જે પ્રયોગો અને મોડલ્સને ટ્રેક કરે છે, વિરોધાભાસ આપે છે, સમજાવે છે અને સુધારે છે.
તમારા બધા પ્રયોગો એક જગ્યાએ જોઈ અને તેની સરખામણી કરી શકાય છે.
તે કોઈપણ મશીન લર્નિંગ કાર્ય માટે, જ્યાં પણ તમારો કોડ કરવામાં આવે છે, અને કોઈપણ મશીન લર્નિંગ લાઇબ્રેરી સાથે કાર્ય કરે છે.
ધૂમકેતુ જૂથો, વ્યક્તિઓ, શૈક્ષણિક સંસ્થાઓ, વ્યવસાયો અને અન્ય કોઈપણ કે જેઓ પ્રયોગોને ઝડપથી વિઝ્યુઅલાઈઝ કરવા, કાર્યને સુવ્યવસ્થિત કરવા અને પ્રયોગો કરવા ઈચ્છે છે તેમના માટે યોગ્ય છે.
ડેટા વૈજ્ઞાનિકો અને ટીમો સેલ્ફ-હોસ્ટેડ અને ક્લાઉડ-આધારિત મેટા-મશીન લર્નિંગ પ્લેટફોર્મ ધૂમકેતુનો ઉપયોગ કરીને પ્રયોગો અને મોડલ્સને ટ્રૅક, સ્પષ્ટતા, સુધારી અને સરખામણી કરી શકે છે.
તે આપે છે:
- ટીમના સભ્યો માટે કાર્યો શેર કરવા માટે ઘણી ક્ષમતાઓ અસ્તિત્વમાં છે.
- તેમાં ઘણા સંકલન છે જે તેને અન્ય તકનીકો સાથે લિંક કરવાનું સરળ બનાવે છે
- વર્તમાન ML પુસ્તકાલયો સાથે સારી રીતે કાર્ય કરે છે
- વપરાશકર્તા વ્યવસ્થાપનની કાળજી લે છે
- કોડ, હાયપરપેરામીટર્સ, મેટ્રિક્સ, અનુમાનો, નિર્ભરતા અને સિસ્ટમ મેટ્રિક્સની સરખામણી સહિત પ્રયોગોની સરખામણી સક્ષમ છે.
- દ્રષ્ટિ, ઑડિઓ, ટેક્સ્ટ અને ટેબ્યુલર ડેટા માટે અલગ મોડ્યુલ્સ પ્રદાન કરે છે જે તમને નમૂનાઓની કલ્પના કરવા દે છે.
7. ઓપ્ટુના
ઓપ્ટુના એ ઓટોનોમસ હાઇપરપેરામીટર ઓપ્ટિમાઇઝેશન માટેની સિસ્ટમ છે જે મશીન લર્નિંગ અને ડીપ લર્નિંગ તેમજ અન્ય ક્ષેત્રો બંનેમાં લાગુ કરી શકાય છે.
તેમાં વિવિધ પ્રકારના અદ્યતન અલ્ગોરિધમનો સમાવેશ થાય છે જેમાંથી તમે પસંદ કરી શકો છો (અથવા લિંક કરી શકો છો), અસંખ્ય કમ્પ્યુટર્સ પર તાલીમનું વિતરણ કરવાનું ખૂબ જ સરળ બનાવે છે અને આકર્ષક પરિણામોનું વિઝ્યુલાઇઝેશન પ્રદાન કરે છે.
PyTorch, TensorFlow, Keras, FastAI, sci-kit-learn, LightGBM અને XGBoost જેવી લોકપ્રિય મશીન લર્નિંગ લાઇબ્રેરીઓ તેની સાથે સંકલિત છે.
તે અદ્યતન અલ્ગોરિધમ્સ પ્રદાન કરે છે જે ગ્રાહકોને આશાસ્પદ દેખાતા ન હોય તેવા નમૂનાઓને ઝડપથી ઘટાડીને વધુ ઝડપથી પરિણામો મેળવવા માટે સક્ષમ બનાવે છે.
પાયથોન-આધારિત અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરીને, તે આપમેળે આદર્શ હાઇપરપેરામીટર્સ માટે શોધ કરે છે. ઓપ્ટુના મૂળ કોડમાં ફેરફાર કર્યા વિના ઘણા થ્રેડો પર સમાંતર હાઇપરપેરામીટર શોધને પ્રોત્સાહિત કરે છે.
તે આપે છે:
- તે ક્લસ્ટર તેમજ એક કમ્પ્યુટર (મલ્ટી-પ્રોસેસ) (મલ્ટી-નોડ) પર વિતરિત તાલીમને સપોર્ટ કરે છે.
- તે કન્વર્જન્સને ઝડપી બનાવવા માટે ઘણી ટ્રિમિંગ તકનીકોને સપોર્ટ કરે છે (અને ઓછી ગણતરીનો ઉપયોગ કરો)
- તેમાં વિવિધ પ્રકારના શક્તિશાળી વિઝ્યુલાઇઝેશન છે, જેમ કે સ્લાઇસ પ્લોટ, કોન્ટૂર પ્લોટ અને સમાંતર કોઓર્ડિનેટ્સ.
8. કેડ્રો
કેડ્રો એ કોડ લખવા માટે મફત પાયથોન ફ્રેમવર્ક છે જે ડેટા સાયન્સ પ્રોજેક્ટ્સ માટે અપડેટ અને જાળવી શકાય છે.
તે સોફ્ટવેર એન્જિનિયરિંગની શ્રેષ્ઠ પ્રેક્ટિસથી લઈને મશીન લર્નિંગ કોડ સુધીના વિચારો લાવે છે. Python આ વર્કફ્લો ઓર્કેસ્ટ્રેશન ટૂલનો પાયો છે.
તમારી ML પ્રક્રિયાઓને સરળ અને વધુ સચોટ બનાવવા માટે, તમે પુનઃઉત્પાદનક્ષમ, જાળવવા યોગ્ય અને મોડ્યુલર વર્કફ્લો વિકસાવી શકો છો.
કેડ્રો સોફ્ટવેર એન્જિનિયરિંગ સિદ્ધાંતોને સમાવિષ્ટ કરે છે જેમ કે મોડ્યુલારિટી, જવાબદારીઓનું વિભાજન અને મશીન લર્નિંગ વાતાવરણમાં વર્ઝનિંગ.
કૂકીકટર ડેટા સાયન્સના આધારે, તે એક સામાન્ય, અનુકૂલનક્ષમ પ્રોજેક્ટ માળખું પૂરું પાડે છે.
ઘણી બધી ફાઇલ સિસ્ટમ્સ અને ફાઇલ ફોર્મેટ્સમાં ડેટા સ્ટોર કરવા અને લોડ કરવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતા સંખ્યાબંધ સરળ ડેટા કનેક્ટર્સ, ડેટા કૅટેલોગ દ્વારા સંચાલિત થાય છે. તે મશીન લર્નિંગ પ્રોજેક્ટ્સને વધુ અસરકારક બનાવે છે અને ડેટા પાઇપલાઇન બનાવવાનું સરળ બનાવે છે.
તે આપે છે:
- કેડ્રો ક્યાં તો વિખરાયેલા અથવા એકાંત મશીન જમાવટ માટે પરવાનગી આપે છે.
- તમે પાઇપલાઇન એબ્સ્ટ્રેક્શનનો ઉપયોગ કરીને પાયથોન કોડ અને વર્કફ્લો વિઝ્યુલાઇઝેશન વચ્ચેની નિર્ભરતાને સ્વચાલિત કરી શકો છો.
- મોડ્યુલર, ફરીથી વાપરી શકાય તેવા કોડના ઉપયોગ દ્વારા, આ ટેકનોલોજી વિવિધ સ્તરો પર ટીમના સહયોગને સરળ બનાવે છે અને કોડિંગ વાતાવરણમાં ઉત્પાદકતામાં સુધારો કરે છે.
- પ્રાથમિક ધ્યેય જ્યુપીટર નોટબુક્સ, વન-ઓફ સ્ક્રિપ્ટો અને ગ્લુ-કોડની ખામીઓને જાળવવા યોગ્ય ડેટા સાયન્સ પ્રોગ્રામિંગ લખીને દૂર કરવાનો છે.
9. બેન્ટોએમએલ
BentoML વડે મશીન લર્નિંગ API એન્ડપોઇન્ટ બનાવવાનું સરળ બને છે.
તે શીખેલા મશીન લર્નિંગ મોડલ્સને ઉત્પાદનમાં ખસેડવા માટે એક લાક્ષણિક છતાં કન્ડેન્સ્ડ ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર પૂરું પાડે છે.
તે તમને ઉત્પાદન સેટિંગમાં ઉપયોગ માટે શીખેલા મોડલને પેકેજ કરવા માટે સક્ષમ કરે છે, કોઈપણ ML ફ્રેમવર્કનો ઉપયોગ કરીને તેનો અર્થઘટન કરે છે. ઑફલાઇન બેચ સર્વિંગ અને ઑનલાઇન API સર્વિંગ બંને સપોર્ટેડ છે.
ઉચ્ચ-પ્રદર્શન મોડેલ સર્વર અને લવચીક વર્કફ્લો એ બેન્ટોએમએલની વિશેષતાઓ છે.
વધુમાં, સર્વર અનુકૂલનશીલ માઇક્રો-બેચિંગ ઓફર કરે છે. UI ડેશબોર્ડ દ્વારા મોડલ ગોઠવવા અને જમાવટ પ્રક્રિયાઓનો ટ્રેક રાખવા માટે એકીકૃત અભિગમ પ્રદાન કરવામાં આવે છે.
ત્યાં કોઈ સર્વર ડાઉનટાઇમ હશે નહીં કારણ કે ઓપરેટિંગ મિકેનિઝમ મોડ્યુલર છે અને રૂપરેખાંકન ફરીથી વાપરી શકાય તેવું છે. તે ML મોડલ્સ પ્રદાન કરવા, ગોઠવવા અને જમાવટ કરવા માટે એક લવચીક પ્લેટફોર્મ છે.
તે આપે છે:
- તેમાં મોડ્યુલર ડિઝાઇન છે જે સ્વીકાર્ય છે.
- તે વિવિધ પ્લેટફોર્મ પર જમાવટને સક્ષમ કરે છે.
- તે આપમેળે આડી સ્કેલિંગને હેન્ડલ કરી શકતું નથી.
- તે સિંગલ મોડલ ફોર્મેટ, મોડલ મેનેજમેન્ટ, મોડલ પેકેજીંગ અને ઉચ્ચ-પ્રદર્શન મોડલ સર્વિંગને સક્ષમ કરે છે.
10. સેલ્ડોન
ડેટા વૈજ્ઞાનિકો ઓપન-સોર્સ સેલ્ડન કોર ફ્રેમવર્કનો ઉપયોગ કરીને કુબરનેટ્સ પર સ્કેલ પર મશીન લર્નિંગ મૉડલ્સ અને પ્રયોગો બનાવી શકે છે, જમાવી શકે છે અને મેનેજ કરી શકે છે.
TensorFlow, sci-kit-learn, Spark, R, Java, અને H2O એ તેના દ્વારા સમર્થિત ટૂલકીટમાંથી માત્ર થોડીક છે.
તે Kubeflow અને RedHat ના OpenShift સાથે પણ ઇન્ટરફેસ કરે છે. સેલ્ડન કોર મશીન લર્નિંગ મૉડલ્સ (એમએલ મૉડલ્સ) અથવા ભાષાના રેપર (પાયથોન, જાવા વગેરે જેવી ભાષાઓ)ને ઉત્પાદન REST/GRPC માઇક્રોસર્વિસિસમાં પરિવર્તિત કરે છે.
મશીન લર્નિંગ પ્રક્રિયાઓને સુધારવા માટે શ્રેષ્ઠ MLOps ટૂલ્સમાંથી એક આ એક છે.
સેલ્ડન કોરનો ઉપયોગ કરીને ML મોડલ્સને કન્ટેનરાઇઝ કરવું અને ઉપયોગીતા અને સુરક્ષા માટે પરીક્ષણ કરવું સરળ છે.
તે આપે છે:
- કેનેરી ડિપ્લોયમેન્ટ જેવા ઘણા વિકલ્પો સાથે મોડલ ડિપ્લોયમેન્ટને સરળ બનાવી શકાય છે.
- ચોક્કસ અનુમાનો શા માટે કરવામાં આવ્યા હતા તે સમજવા માટે, મોડલ એક્સપ્લેનર્સનો ઉપયોગ કરો.
- જ્યારે સમસ્યાઓ ઊભી થાય, ત્યારે ચેતવણી સિસ્ટમનો ઉપયોગ કરીને ઉત્પાદન મોડલ્સ પર નજર રાખો.
ઉપસંહાર
MLOps મશીન લર્નિંગ કામગીરીને બહેતર બનાવવામાં મદદ કરી શકે છે. MLOps જમાવટને ઝડપી બનાવી શકે છે, ડેટા એકત્રીકરણ અને ડીબગિંગને સરળ બનાવી શકે છે અને એન્જિનિયરો અને ડેટા વૈજ્ઞાનિકો વચ્ચેના સહયોગમાં સુધારો કરી શકે છે.
તમારી જરૂરિયાતોને અનુરૂપ MLOps ટૂલ પસંદ કરવા માટે, આ પોસ્ટમાં 10 લોકપ્રિય MLOps સોલ્યુશન્સની તપાસ કરવામાં આવી છે, જેમાંથી મોટાભાગના ઓપન-સોર્સ છે.
એક જવાબ છોડો