कई वैश्विक क्षेत्र मशीन लर्निंग (एमएल) में अधिक से अधिक निवेश करना शुरू कर रहे हैं।
एमएल मॉडल शुरू में विशेषज्ञों की टीमों द्वारा लॉन्च और संचालित किए जा सकते हैं, लेकिन सबसे बड़ी बाधाओं में से एक ज्ञान को अगले मॉडल में स्थानांतरित करना है ताकि प्रक्रियाओं का विस्तार किया जा सके।
मॉडल जीवनचक्र प्रबंधन में शामिल प्रक्रियाओं को सुधारने और मानकीकृत करने के लिए, मशीन लर्निंग मॉडल बनाने वाली टीमों द्वारा एमएलओपीएस तकनीकों का तेजी से उपयोग किया जा रहा है।
आज उपलब्ध कुछ बेहतरीन एमएलओपीएस टूल और प्लेटफॉर्म के बारे में और अधिक जानने के लिए पढ़ना जारी रखें और कैसे वे एक टूल, डेवलपर और प्रक्रियात्मक दृष्टिकोण से मशीन लर्निंग को आसान बना सकते हैं।
MLOps क्या है?
मशीन लर्निंग मॉडल के लिए नीतियां, मानदंड और सर्वोत्तम अभ्यास बनाने की तकनीक को "मशीन लर्निंग ऑपरेशंस" या "एमएलओपीएस" के रूप में जाना जाता है।
एमएलओपीएस का उद्देश्य एमएल विकास के पूरे जीवनचक्र की गारंटी देना है - गर्भाधान से लेकर तैनाती तक - बिना किसी रणनीति के इसमें बहुत समय और संसाधनों का निवेश करने के बजाय सावधानीपूर्वक प्रलेखित और सर्वोत्तम परिणामों के लिए प्रबंधित किया जाता है।
एमएलओपीएस का लक्ष्य सर्वोत्तम प्रथाओं को इस तरह से संहिताबद्ध करना है जिससे एमएल ऑपरेटरों और डेवलपर्स के लिए मशीन सीखने के विकास को और अधिक स्केलेबल बनाया जा सके, साथ ही एमएल मॉडल की गुणवत्ता और सुरक्षा को बढ़ाया जा सके।
कुछ लोग MLOps को "मशीन सीखने के लिए DevOps" के रूप में संदर्भित करते हैं क्योंकि यह तकनीकी विकास के अधिक विशिष्ट क्षेत्र में DevOps सिद्धांतों को सफलतापूर्वक लागू करता है।
यह MLOps के बारे में सोचने का एक उपयोगी तरीका है क्योंकि, DevOps की तरह, यह टीमों और उपकरणों के बीच ज्ञान साझा करने, सहयोग करने और सर्वोत्तम प्रथाओं पर जोर देता है।
MLOps डेवलपर्स, डेटा वैज्ञानिकों और संचालन टीमों को सहयोग करने के लिए एक रूपरेखा प्रदान करता है और इसके परिणामस्वरूप, सबसे शक्तिशाली ML मॉडल तैयार करता है।
एमएलओपीएस टूल्स का उपयोग क्यों करें?
एमएलओपीएस उपकरण एक एमएल टीम के लिए कर्तव्यों की एक विस्तृत श्रृंखला का प्रदर्शन कर सकते हैं, हालांकि, उन्हें अक्सर दो समूहों में विभाजित किया जाता है: मंच प्रशासन और व्यक्तिगत घटक प्रबंधन।
जबकि कुछ एमएलओपीएस उत्पाद केवल एक मुख्य कार्य पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जैसे कि डेटा या मेटाडेटा प्रबंधन, अन्य उपकरण अधिक व्यापक रणनीति अपनाते हैं और एमएल जीवनचक्र के कई पहलुओं को नियंत्रित करने के लिए एमएलओपीएस मंच प्रदान करते हैं।
एमएलओपीएस समाधानों की तलाश करें जो इन एमएल विकास क्षेत्रों के प्रबंधन में आपकी टीम की सहायता करते हैं, चाहे आप किसी विशेषज्ञ या अधिक व्यापक टूल की तलाश में हों:
- डेटा की हैंडलिंग
- डिजाइन और मॉडलिंग
- परियोजनाओं और कार्यस्थल का प्रबंधन
- एमएल मॉडल परिनियोजन और निरंतर रखरखाव
- शुरुआत से अंत तक जीवनचक्र प्रबंधन, जो आमतौर पर पूर्ण-सेवा एमएलओपीएस प्लेटफॉर्म द्वारा पेश किया जाता है।
एमएलओपीएस उपकरण
1. एमएलफ्लो
मशीन लर्निंग जीवनचक्र को ओपन-सोर्स प्लेटफॉर्म MLflow द्वारा नियंत्रित किया जाता है और इसमें एक केंद्रीय मॉडल पंजीकरण, परिनियोजन और प्रयोग शामिल होता है।
MLflow का उपयोग किसी भी आकार की टीम द्वारा व्यक्तिगत और सामूहिक रूप से दोनों में किया जा सकता है। उपकरण पर पुस्तकालयों का कोई असर नहीं है।
कोई भी प्रोग्रामिंग लैंग्वेज और मशीन लर्निंग लाइब्रेरी इसका इस्तेमाल कर सकती है।
मशीन लर्निंग एप्लिकेशन को प्रशिक्षित, तैनात और प्रबंधित करना आसान बनाने के लिए, MLFlow कई मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क के साथ इंटरैक्ट करता है, जिसमें शामिल हैं TensorFlow और पाइटोरच।
इसके अतिरिक्त, एमएलफ्लो उपयोग में आसान एपीआई प्रदान करता है जिसे किसी भी मौजूदा मशीन लर्निंग प्रोग्राम या लाइब्रेरी में शामिल किया जा सकता है।
MLflow में चार प्रमुख विशेषताएं हैं जो ट्रैकिंग और प्रयोगों की योजना बनाने की सुविधा प्रदान करती हैं:
- एमएलफ्लो ट्रैकिंग - मशीन लर्निंग कोड पैरामीटर, संस्करण, मीट्रिक और कलाकृतियों के साथ-साथ परिणामों को प्रदर्शित करने और विपरीत करने के लिए लॉगिंग के लिए एक एपीआई और यूआई
- MLflow प्रोजेक्ट्स - उत्पादन में स्थानांतरण या अन्य डेटा वैज्ञानिकों के साथ साझा करने के लिए पुन: प्रयोज्य, प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य प्रारूप में पैकेजिंग मशीन लर्निंग कोड
- एमएलफ्लो मॉडल - विभिन्न एमएल पुस्तकालयों से मॉडल की सेवा और अनुमान प्रणालियों की एक श्रृंखला के लिए मॉडल को बनाए रखना और तैनात करना
- एमएलफ्लो मॉडल रजिस्ट्री - एक केंद्रीय मॉडल स्टोर जो मॉडल वर्जनिंग, स्टेज ट्रांजिशन और एनोटेशन सहित एमएलफ्लो मॉडल के पूरे जीवनकाल के सहकारी प्रबंधन को सक्षम बनाता है।
2. क्यूबफ्लो
Kubernetes के ML टूलबॉक्स को Kubeflow कहा जाता है। डॉकर कंटेनरों की पैकेजिंग और प्रबंधन, के रखरखाव में सहायता करता है मशीन लर्निंग सिस्टम.
मशीन लर्निंग वर्कफ़्लोज़ के रन ऑर्केस्ट्रेशन और परिनियोजन को सरल बनाकर, यह मशीन लर्निंग मॉडल की मापनीयता को बढ़ावा देता है।
यह एक ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट है जिसमें विभिन्न एमएल आवश्यकताओं के अनुरूप पूरक उपकरणों और रूपरेखाओं का सावधानीपूर्वक चुना गया समूह शामिल है।
लंबे एमएल प्रशिक्षण कार्यों, मैनुअल प्रयोग, दोहराव और देवओप्स चुनौतियों को क्यूबफ्लो पाइपलाइनों के साथ नियंत्रित किया जा सकता है।
प्रशिक्षण, पाइपलाइन विकास और रखरखाव सहित मशीन सीखने के कई चरणों के लिए ज्यूपिटर नोटबुक्स, Kubeflow विशेष सेवाएं और एकीकरण प्रदान करता है।
यह आपके एआई वर्कलोड के जीवनकाल को प्रबंधित करने और ट्रैक करने के साथ-साथ मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल और डेटा पाइपलाइनों को कुबेरनेट्स क्लस्टर में तैनात करना आसान बनाता है।
यह ऑफर:
- सिस्टम के साथ इंटरैक्ट करने के लिए एसडीके का उपयोग करने के लिए नोटबुक
- रन, जॉब और प्रयोगों को नियंत्रित और मॉनिटर करने के लिए एक यूजर इंटरफेस (यूआई)
- हर बार पुनर्निर्माण किए बिना एंड-टू-एंड समाधानों को तेजी से डिजाइन करना, और घटकों और पाइपलाइनों का पुन: उपयोग करना।
- Kubeflow के एक प्रमुख घटक के रूप में या एक स्टैंडअलोन इंस्टॉलेशन के रूप में, Kubeflow पाइपलाइन की पेशकश की जाती है।
3. डेटा संस्करण नियंत्रण
मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स के लिए एक ओपन-सोर्स वर्जन कंट्रोल सॉल्यूशन को DVC या डेटा वर्जन कंट्रोल कहा जाता है।
आप जो भी भाषा चुनते हैं, यह एक प्रायोगिक उपकरण है जो पाइपलाइन की परिभाषा में सहायता करता है।
जब आप अपने एमएल मॉडल के पुराने संस्करण के साथ कोई समस्या खोजते हैं तो समय बचाने में आपकी मदद करने के लिए डीवीसी कोड, डेटा वर्जनिंग और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता का उपयोग करता है।
इसके अतिरिक्त, आप अपने मॉडल को प्रशिक्षित करने और इसे अपनी टीम के सदस्यों को वितरित करने के लिए डीवीसी पाइपलाइनों का उपयोग कर सकते हैं। बड़े डेटा संगठन और संस्करण को डीवीसी द्वारा नियंत्रित किया जा सकता है, और डेटा को आसानी से सुलभ तरीके से संग्रहीत किया जा सकता है।
हालांकि इसमें कुछ (सीमित) प्रयोग ट्रैकिंग विशेषताएं शामिल हैं, यह ज्यादातर डेटा और पाइपलाइन संस्करण और प्रबंधन पर केंद्रित है।
यह ऑफर:
- यह भंडारण अज्ञेयवादी है, इसलिए विभिन्न प्रकार के भंडारण को नियोजित करना संभव है।
- यह ट्रैकिंग आँकड़े भी प्रदान करता है।
- एमएल चरणों को डीएजी में शामिल करने और शुरुआत से अंत तक पूरी पाइपलाइन चलाने का एक पूर्व-निर्मित साधन
- प्रत्येक एमएल मॉडल के संपूर्ण विकास का उसके संपूर्ण कोड और डेटा स्रोत का उपयोग करके अनुसरण किया जा सकता है।
- किसी प्रयोग के लिए प्रारंभिक कॉन्फ़िगरेशन, इनपुट डेटा और प्रोग्राम कोड को ईमानदारी से संरक्षित करके पुनरुत्पादकता।
4. मोटे चमड़े का जनवार
Pachyderm DVC के समान मशीन लर्निंग और डेटा साइंस के लिए एक संस्करण-नियंत्रण कार्यक्रम है।
इसके अतिरिक्त, क्योंकि इसका उपयोग करके बनाया गया था डॉकर और कुबेरनेट्स, यह किसी भी क्लाउड प्लेटफॉर्म पर मशीन लर्निंग एप्लिकेशन को निष्पादित और तैनात कर सकता है।
Pachyderm गारंटी देता है कि मशीन लर्निंग मॉडल में खपत किए गए डेटा के प्रत्येक टुकड़े को वापस ट्रैक किया जा सकता है और संस्करणित किया जा सकता है।
इसका उपयोग मशीन लर्निंग मॉडल बनाने, वितरित करने, प्रबंधित करने और उन पर नज़र रखने के लिए किया जाता है। एक मॉडल रजिस्ट्री, एक मॉडल प्रबंधन प्रणाली और एक सीएलआई टूलबॉक्स सभी शामिल हैं।
डेवलपर्स Pachyderm के डेटा फाउंडेशन का उपयोग करके अपने मशीन लर्निंग जीवनचक्र को स्वचालित और विस्तारित कर सकते हैं, जो दोहराव भी सुनिश्चित करता है।
यह कड़े डेटा गवर्नेंस मानकों का समर्थन करता है, डेटा प्रोसेसिंग और भंडारण लागत को कम करता है, और व्यवसायों को उनके डेटा विज्ञान की पहल को और अधिक तेज़ी से बाजार में लाने में सहायता करता है।
5. पॉलीक्सोन
Polyaxon प्लेटफॉर्म का उपयोग करके, मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स और डीप लर्निंग एप्लिकेशन को उनके पूरे जीवन चक्र में दोहराया और प्रबंधित किया जा सकता है।
Polyaxon टूल को होस्ट और प्रशासित करने में सक्षम है, और इसे किसी भी डेटा सेंटर या क्लाउड प्रदाता में रखा जा सकता है। जैसे कि टॉर्च, टेन्सफोर्लो और एमएक्सनेट, जो सभी सबसे लोकप्रिय डीप लर्निंग फ्रेमवर्क का समर्थन करते हैं।
जब ऑर्केस्ट्रेशन की बात आती है, तो Polyaxon आपको अपने CLI, डैशबोर्ड, SDK या REST API के माध्यम से कार्यों और परीक्षणों को शेड्यूल करके अपने क्लस्टर का अधिकतम लाभ उठाने में सक्षम बनाता है।
यह ऑफर:
- आप अभी ओपन-सोर्स संस्करण का उपयोग कर सकते हैं, लेकिन इसमें कॉर्पोरेट के लिए विकल्प भी शामिल हैं।
- हालांकि यह पूरे जीवनचक्र को कवर करता है, जिसमें रन ऑर्केस्ट्रेशन भी शामिल है, यह बहुत कुछ करने में सक्षम है।
- तकनीकी संदर्भ दस्तावेजों के साथ, दिशानिर्देश, शिक्षण सामग्री, मैनुअल, ट्यूटोरियल, चेंजलॉग, और बहुत कुछ शुरू करना, यह एक अत्यधिक अच्छी तरह से प्रलेखित मंच है।
- प्रयोग अंतर्दृष्टि डैशबोर्ड के साथ, प्रत्येक अनुकूलन प्रयोग पर नज़र रखना, उसे ट्रैक करना और उसका मूल्यांकन करना संभव है।
6. धूमकेतु
धूमकेतु मेटा मशीन सीखने के लिए एक मंच है जो प्रयोगों और मॉडलों को ट्रैक, कंट्रास्ट, व्याख्या और सुधार करता है।
आपके सभी प्रयोग एक ही स्थान पर देखे और तुलना किए जा सकते हैं।
यह किसी भी मशीन लर्निंग कार्य के लिए कार्य करता है, कहीं भी आपका कोड निष्पादित किया जाता है, और किसी भी मशीन लर्निंग लाइब्रेरी के साथ।
धूमकेतु समूहों, व्यक्तियों, शैक्षणिक संस्थानों, व्यवसायों और किसी और के लिए उपयुक्त है जो प्रयोगों को जल्दी से देखने, काम को सुव्यवस्थित करने और प्रयोगों का संचालन करने की इच्छा रखता है।
डेटा वैज्ञानिक और टीमें स्व-होस्टेड और क्लाउड-आधारित मेटा-मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म धूमकेतु का उपयोग करके प्रयोगों और मॉडलों को ट्रैक, स्पष्ट, सुधार और तुलना कर सकती हैं।
यह ऑफर:
- टीम के सदस्यों के लिए कार्यों को साझा करने के लिए कई क्षमताएं मौजूद हैं।
- इसमें कई एकीकरण हैं जो इसे अन्य तकनीकों से जोड़ना आसान बनाते हैं
- वर्तमान एमएल पुस्तकालयों के साथ अच्छी तरह से कार्य करता है
- उपयोगकर्ता प्रबंधन का ख्याल रखता है
- कोड, हाइपरपैरामीटर, मेट्रिक्स, पूर्वानुमान, निर्भरता और सिस्टम मेट्रिक्स की तुलना सहित प्रयोगों की तुलना सक्षम है।
- दृष्टि, ऑडियो, टेक्स्ट और सारणीबद्ध डेटा के लिए विशिष्ट मॉड्यूल प्रदान करता है जो आपको नमूनों की कल्पना करने देता है।
7. ऑप्टुना
ऑप्टुना स्वायत्त हाइपरपैरामीटर अनुकूलन के लिए एक प्रणाली है जिसे मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के साथ-साथ अन्य क्षेत्रों में भी लागू किया जा सकता है।
इसमें विभिन्न प्रकार के अत्याधुनिक एल्गोरिदम शामिल हैं जिनसे आप चयन (या लिंक) कर सकते हैं, कई कंप्यूटरों पर प्रशिक्षण वितरित करना बहुत आसान बनाता है, और आकर्षक परिणाम विज़ुअलाइज़ेशन प्रदान करता है।
लोकप्रिय मशीन लर्निंग लाइब्रेरी जैसे PyTorch, TensorFlow, Keras, FastAI, Sci-kit-learn, LightGBM, और XGBoost सभी इसके साथ एकीकृत हैं।
यह अत्याधुनिक एल्गोरिदम प्रदान करता है जो ग्राहकों को उन नमूनों को तेजी से कम करके अधिक तेजी से परिणाम प्राप्त करने में सक्षम बनाता है जो आशाजनक नहीं लगते हैं।
पायथन-आधारित एल्गोरिदम का उपयोग करते हुए, यह स्वचालित रूप से आदर्श हाइपरपैरामीटर की खोज करता है। ऑप्टुना मूल कोड को बदले बिना कई थ्रेड्स में समानांतर हाइपरपैरामीटर खोजों को प्रोत्साहित करता है।
यह ऑफर:
- यह क्लस्टर के साथ-साथ एकल कंप्यूटर (मल्टी-प्रोसेस) (मल्टी-नोड) पर वितरित प्रशिक्षण का समर्थन करता है
- यह अभिसरण को तेज करने के लिए कई ट्रिमिंग तकनीकों का समर्थन करता है (और कम गणना का उपयोग करता है)
- इसमें कई तरह के शक्तिशाली विज़ुअलाइज़ेशन हैं, जैसे स्लाइस प्लॉट, कंटूर प्लॉट और समानांतर निर्देशांक।
8. केदारो
केड्रो कोड लिखने के लिए एक मुफ्त पायथन ढांचा है जिसे डेटा विज्ञान परियोजनाओं के लिए अद्यतन और बनाए रखा जा सकता है।
यह सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में सर्वोत्तम प्रथाओं से लेकर मशीन लर्निंग कोड तक के विचार लाता है। पायथन इस वर्कफ़्लो ऑर्केस्ट्रेशन टूल की नींव है।
अपनी एमएल प्रक्रियाओं को सरल और अधिक सटीक बनाने के लिए, आप प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य, रखरखाव योग्य और मॉड्यूलर वर्कफ़्लो विकसित कर सकते हैं।
केड्रो में सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग सिद्धांत शामिल हैं जैसे मॉड्यूलरिटी, जिम्मेदारियों को अलग करना और मशीन सीखने के माहौल में संस्करण बनाना।
कुकीकटर डेटा साइंस के आधार पर, यह एक सामान्य, अनुकूलनीय परियोजना ढांचा प्रदान करता है।
कई फ़ाइल सिस्टम और फ़ाइल स्वरूपों में डेटा को संग्रहीत और लोड करने के लिए उपयोग किए जाने वाले कई सरल डेटा कनेक्टर डेटा कैटलॉग द्वारा प्रबंधित किए जाते हैं। यह मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट को अधिक प्रभावी बनाता है और डेटा पाइपलाइन बनाना आसान बनाता है।
यह ऑफर:
- केड्रो या तो छितरी हुई या एकान्त मशीन परिनियोजन की अनुमति देता है।
- आप पाइपलाइन एब्स्ट्रैक्शन का उपयोग करके पायथन कोड और वर्कफ़्लो विज़ुअलाइज़ेशन के बीच निर्भरता को स्वचालित कर सकते हैं।
- मॉड्यूलर, पुन: प्रयोज्य कोड के उपयोग के माध्यम से, यह तकनीक विभिन्न स्तरों पर टीम सहयोग की सुविधा प्रदान करती है और कोडिंग वातावरण में उत्पादकता में सुधार करती है।
- प्राथमिक लक्ष्य बनाए रखने योग्य डेटा विज्ञान प्रोग्रामिंग लिखकर जुपिटर नोटबुक, वन-ऑफ स्क्रिप्ट और ग्लू-कोड की कमियों को दूर करना है।
9. बेंटोएमएल
बेंटोएमएल के साथ बिल्डिंग मशीन लर्निंग एपीआई एंडपॉइंट को आसान बना दिया गया है।
यह सीखे हुए मशीन लर्निंग मॉडल को उत्पादन में स्थानांतरित करने के लिए एक विशिष्ट लेकिन संघनित बुनियादी ढाँचा प्रदान करता है।
यह आपको किसी भी एमएल ढांचे का उपयोग करके उनकी व्याख्या करते हुए, उत्पादन सेटिंग में उपयोग के लिए सीखे गए मॉडल को पैकेज करने में सक्षम बनाता है। ऑफलाइन बैच सर्विंग और ऑनलाइन एपीआई सर्विंग दोनों समर्थित हैं।
एक उच्च-प्रदर्शन मॉडल सर्वर और एक लचीला वर्कफ़्लो बेंटोएमएल की विशेषताएं हैं।
इसके अतिरिक्त, सर्वर अनुकूली माइक्रो-बैचिंग प्रदान करता है। UI डैशबोर्ड द्वारा मॉडलों को व्यवस्थित करने और परिनियोजन प्रक्रियाओं पर नज़र रखने के लिए एक एकीकृत दृष्टिकोण प्रदान किया गया है।
कोई सर्वर डाउनटाइम नहीं होगा क्योंकि ऑपरेटिंग तंत्र मॉड्यूलर है और कॉन्फ़िगरेशन पुन: प्रयोज्य है। यह एमएल मॉडल प्रदान करने, व्यवस्थित करने और तैनात करने के लिए एक लचीला मंच है।
यह ऑफर:
- इसमें एक मॉड्यूलर डिज़ाइन है जो अनुकूलनीय है।
- यह कई प्लेटफार्मों पर तैनाती को सक्षम बनाता है।
- यह स्वचालित रूप से क्षैतिज स्केलिंग को संभाल नहीं सकता है।
- यह एकल मॉडल प्रारूप, मॉडल प्रबंधन, मॉडल पैकेजिंग और उच्च-प्रदर्शन मॉडल की सेवा को सक्षम बनाता है।
10. Seldon
डेटा वैज्ञानिक ओपन-सोर्स सेल्डन कोर फ्रेमवर्क का उपयोग करके कुबेरनेट्स पर बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग मॉडल और प्रयोग बना सकते हैं, तैनात कर सकते हैं और प्रबंधित कर सकते हैं।
TensorFlow, Sci-kit-learn, Spark, R, Java, और H2O कुछ ऐसे टूलकिट हैं जो इसके द्वारा समर्थित हैं।
यह Kubeflow और RedHat के OpenShift के साथ भी इंटरफेस करता है। सेल्डन कोर मशीन लर्निंग मॉडल (एमएल मॉडल) या भाषा रैपर (पायथन, जावा, आदि जैसी भाषाएं) को उत्पादन आरईएसटी / जीआरपीसी माइक्रोसर्विसेज में बदल देता है।
मशीन सीखने की प्रक्रिया में सुधार के लिए सबसे अच्छे एमएलओपीएस टूल में से एक यह है।
सेल्डन कोर का उपयोग करके एमएल मॉडल को कंटेनरीकृत करना और उपयोगिता और सुरक्षा के लिए परीक्षण करना आसान है।
यह ऑफर:
- कैनरी परिनियोजन जैसे कई विकल्पों के साथ मॉडल परिनियोजन को सरल बनाया जा सकता है।
- यह समझने के लिए कि विशिष्ट भविष्यवाणियां क्यों की गईं, मॉडल व्याख्याताओं का उपयोग करें।
- जब समस्याएँ आती हैं, तो अलर्ट सिस्टम का उपयोग करके उत्पादन मॉडल पर नज़र रखें।
निष्कर्ष
MLOps मशीन लर्निंग ऑपरेशंस को बेहतर बनाने में मदद कर सकता है। MLOps तैनाती में तेजी ला सकते हैं, डेटा संग्रह और डिबगिंग को सरल बना सकते हैं, और इंजीनियरों और डेटा वैज्ञानिकों के बीच सहयोग में सुधार कर सकते हैं।
आपकी आवश्यकताओं के लिए सबसे उपयुक्त MLOps टूल चुनने के लिए, इस पोस्ट ने 10 लोकप्रिय MLOps समाधानों की जांच की, जिनमें से अधिकांश ओपन-सोर्स हैं।
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