Nekoliko globalnih sektora počinje značajnije ulagati u strojno učenje (ML).
ML modele mogu inicijalno pokrenuti i njima upravljati timovi stručnjaka, ali jedna od najvećih prepreka je prijenos stečenog znanja na sljedeći model kako bi se procesi mogli proširiti.
Kako bi poboljšali i standardizirali procese uključene u upravljanje životnim ciklusom modela, timovi koji stvaraju modele strojnog učenja sve više koriste tehnike MLOps.
Nastavite čitati kako biste saznali više o nekim od najboljih MLOps alata i platformi dostupnih danas i kako mogu olakšati strojno učenje sa stajališta alata, programera i procedura.
Što je MLOps?
Tehnika za stvaranje pravila, normi i najboljih praksi za modele strojnog učenja poznata je kao "operacije strojnog učenja" ili "MLOps".
MLOps ima za cilj jamčiti da je cijeli životni ciklus razvoja ML-a - od koncepcije do implementacije - pomno dokumentiran i njime se upravlja za najbolje rezultate umjesto ulaganja puno vremena i resursa u njega bez strategije.
Cilj MLOps-a je kodificirati najbolje prakse na način koji razvoj strojnog učenja čini skalabilnijim za ML operatere i programere, kao i poboljšati kvalitetu i sigurnost ML modela.
Neki MLOps nazivaju "DevOps za strojno učenje" budući da uspješno primjenjuju DevOps principe na više specijalizirano područje tehnološkog razvoja.
Ovo je koristan način razmišljanja o MLOps-u jer, poput DevOps-a, naglašava dijeljenje znanja, suradnju i najbolje prakse među timovima i alatima.
MLOps pruža programerima, znanstvenicima za podatke i operativnim timovima okvir za suradnju i, kao rezultat, proizvodnju najmoćnijih ML modela.
Zašto koristiti MLOps alate?
MLOps alati mogu obavljati širok raspon zadataka za ML tim, no često se dijele u dvije skupine: administracija platforme i upravljanje pojedinačnim komponentama.
Dok su neki MLOps proizvodi usredotočeni samo na jednu temeljnu funkciju, kao što je upravljanje podacima ili metapodacima, drugi alati usvajaju sveobuhvatniju strategiju i pružaju MLOps platformu za kontrolu nekoliko aspekata životnog ciklusa ML-a.
Potražite MLOps rješenja koja pomažu vašem timu u upravljanju ovim područjima razvoja ML-a, bilo da tražite stručnjaka ili širi alat:
- Rukovanje podacima
- Dizajn i modeliranje
- Upravljanje projektima i radnim mjestom
- Implementacija ML modela i kontinuirano održavanje
- Upravljanje životnim ciklusom od početka do kraja, što obično nude MLOps platforme s punom uslugom.
MLOps alati
1. MLFlow
Životni ciklus strojnog učenja kontrolira platforma otvorenog koda MLflow i uključuje središnju registraciju modela, implementaciju i eksperimentiranje.
MLflow može koristiti tim bilo koje veličine, pojedinačno ili kolektivno. Knjižnice nemaju nikakvog utjecaja na alat.
Svaki programski jezik i knjižnica strojnog učenja mogu ga koristiti.
Kako bi se olakšalo treniranje, implementacija i upravljanje aplikacijama strojnog učenja, MLFlow je u interakciji s nizom okvira strojnog učenja, uključujući TensorFlow i Pytorch.
Uz to, MLflow pruža API-je jednostavne za korištenje koji se mogu uključiti u sve postojeće programe ili biblioteke strojnog učenja.
MLflow ima četiri ključne značajke koje olakšavaju praćenje i planiranje eksperimenata:
- Praćenje MLflowa – API i korisničko sučelje za bilježenje parametara koda strojnog učenja, verzija, mjernih podataka i artefakata kao i za naknadni prikaz i usporedbu rezultata
- MLflow projekti – pakiranje koda za strojno učenje u višekratno upotrebljiv format koji se može reproducirati za prijenos u proizvodnju ili dijeljenje s drugim znanstvenicima podataka
- MLflow modeli – održavanje i implementacija modela na niz sustava za posluživanje modela i zaključivanje iz različitih ML biblioteka
- Registar modela MLflow – središnja pohrana modela koja omogućuje kooperativno upravljanje cijelim životnim vijekom modela MLflow, uključujući izradu verzija modela, prijelaze faza i bilješke.
2. KubeFlow
ML toolbox za Kubernetes zove se Kubeflow. Pakiranje i upravljanje Docker spremnicima, pomoć u održavanju sustavi strojnog učenja.
Pojednostavljivanjem orkestracije pokretanja i implementacije tijekova rada strojnog učenja, promiče skalabilnost modela strojnog učenja.
To je projekt otvorenog koda koji uključuje pažljivo odabranu grupu komplementarnih alata i okvira prilagođenih različitim potrebama ML-a.
Dugi zadaci ML obuke, ručno eksperimentiranje, ponovljivost i DevOps izazovi mogu se nositi s Kubeflow Pipelines.
Za nekoliko faza strojnog učenja, uključujući obuku, razvoj cjevovoda i održavanje Jupyter bilježnice, Kubeflow nudi specijalizirane usluge i integraciju.
Olakšava upravljanje i praćenje životnog vijeka vaših AI radnih opterećenja, kao i implementaciju modela strojnog učenja (ML) i podatkovnih cjevovoda u Kubernetes klastere.
Nudi:
- Prijenosna računala za korištenje SDK-a za interakciju sa sustavom
- korisničko sučelje (UI) za kontrolu i praćenje pokreta, poslova i eksperimenata
- Za brzo dizajniranje end-to-end rješenja bez potrebe za svakom ponovnom izgradnjom i ponovnim korištenjem komponenti i cjevovoda.
- Kao ključna komponenta Kubeflowa ili kao samostalna instalacija, nudi se Kubeflow Pipelines.
3. Kontrola verzije podataka
Rješenje za kontrolu verzija otvorenog koda za projekte strojnog učenja naziva se DVC ili Data Version Control.
Koji god jezik odabrali, to je eksperimentalni alat koji pomaže u definiranju cjevovoda.
DVC koristi kod, verziju podataka i mogućnost ponovljivosti kako bi vam pomogao uštedjeti vrijeme kada otkrijete problem s ranijom verzijom vašeg ML modela.
Osim toga, možete koristiti DVC cjevovode za obuku vašeg modela i njegovu distribuciju članovima vašeg tima. DVC može upravljati organizacijom velikih podataka i verzijama, a podaci se mogu pohraniti na lako dostupan način.
Iako uključuje neke (ograničene) značajke praćenja eksperimenta, uglavnom se usredotočuje na izradu verzija podataka i cjevovoda i upravljanje njima.
Nudi:
- Ne razlikuje se od pohrane, stoga je moguće koristiti različite vrste pohrane.
- Omogućuje i statistiku praćenja.
- unaprijed izgrađeno sredstvo za spajanje ML faza u DAG i pokretanje cijelog cjevovoda od početka do kraja
- Cijeli razvoj svakog ML modela može se pratiti korištenjem cijelog koda i porijekla podataka.
- Ponovljivost vjernim očuvanjem početne konfiguracije, ulaznih podataka i programskog koda za eksperiment.
4. Debelokožac
Pachyderm je program za kontrolu verzija za strojno učenje i podatkovnu znanost, sličan DVC-u.
Osim toga, jer je stvoren pomoću Docker i Kubernetes, može izvršavati i implementirati aplikacije strojnog učenja na bilo kojoj platformi u oblaku.
Pachyderm jamči da se svaki dio podataka koji se konzumira u modelu strojnog učenja može pratiti i verzionirati.
Koristi se za stvaranje, distribuciju, upravljanje i praćenje modela strojnog učenja. Uključeni su registar modela, sustav upravljanja modelima i CLI toolbox.
Razvojni programeri mogu automatizirati i proširiti svoj životni ciklus strojnog učenja koristeći Pachydermov temelj podataka, koji također osigurava ponovljivost.
Podržava stroge standarde upravljanja podacima, smanjuje troškove obrade i pohrane podataka i pomaže tvrtkama u bržem iznošenju njihovih inicijativa za znanost podataka na tržište.
5. Poliakson
Korištenjem platforme Polyaxon, projekti strojnog učenja i aplikacije dubokog učenja mogu se replicirati i upravljati njima tijekom cijelog životnog ciklusa.
Polyaxon može ugostiti i administrirati alat, a može se postaviti u bilo koji podatkovni centar ili pružatelja usluga oblaka. Kao što su Torch, Tensorflow i MXNet, koji podržavaju sve najpopularnije okvire dubokog učenja.
Kada je riječ o orkestraciji, Polyaxon vam omogućuje da maksimalno iskoristite svoj klaster raspoređivanjem zadataka i testova putem njihovog CLI-ja, nadzorne ploče, SDK-ova ili REST API-ja.
Nudi:
- Trenutno možete koristiti verziju otvorenog koda, ali ona također uključuje izbore za tvrtke.
- Iako pokriva cijeli životni ciklus, uključujući i upravljanje radom, sposoban je za puno više.
- S tehničkim referentnim dokumentima, smjernicama za početak rada, materijalima za učenje, priručnicima, vodičima, zapisima promjena i više, to je vrlo dobro dokumentirana platforma.
- S nadzornom pločom s uvidom u eksperimente moguće je pratiti, pratiti i ocjenjivati svaki eksperiment optimizacije.
6. Kometa
Comet je platforma za meta strojno učenje koja prati, suprotstavlja, objašnjava i poboljšava eksperimente i modele.
Svi vaši eksperimenti mogu se vidjeti i usporediti na jednom mjestu.
Funkcionira za bilo koji zadatak strojnog učenja, svugdje gdje se izvodi vaš kod i s bilo kojom bibliotekom strojnog učenja.
Comet je prikladan za grupe, pojedince, akademske institucije, tvrtke i sve ostale koji žele brzo vizualizirati eksperimente, pojednostaviti rad i provoditi eksperimente.
Znanstvenici i timovi podataka mogu pratiti, razjasniti, poboljšati i usporediti eksperimente i modele pomoću platforme za meta-strojno učenje Comet koja se sama hostira i temelji se na oblaku.
Nudi:
- Postoje mnoge mogućnosti za članove tima da dijele zadatke.
- Ima nekoliko integracija koje olakšavaju njegovo povezivanje s drugim tehnologijama
- Dobro funkcionira s trenutnim ML bibliotekama
- Vodi računa o upravljanju korisnicima
- Omogućena je usporedba eksperimenata, uključujući usporedbu koda, hiperparametara, metrike, predviđanja, ovisnosti i metrike sustava.
- Pruža različite module za vizualne, audio, tekstualne i tablične podatke koji vam omogućuju vizualizaciju uzoraka.
7. Opt
Optuna je sustav za autonomnu optimizaciju hiperparametara koji se može primijeniti kako na strojno učenje, tako i na duboko učenje, kao i na druga područja.
Sadrži niz najsuvremenijih algoritama koje možete odabrati (ili povezati), čini vrlo jednostavnom distribuciju obuke na brojnim računalima i nudi atraktivnu vizualizaciju rezultata.
Popularne biblioteke strojnog učenja kao što su PyTorch, TensorFlow, Keras, FastAI, sci-kit-learn, LightGBM i XGBoost sve su integrirane s njim.
Pruža vrhunske algoritme koji korisnicima omogućuju brže dobivanje rezultata brzim smanjivanjem uzoraka koji ne izgledaju obećavajuće.
Koristeći algoritme temeljene na Python-u, automatski traži idealne hiperparametre. Optuna potiče paralelizirana pretraživanja hiperparametara kroz mnoge niti bez mijenjanja izvornog koda.
Nudi:
- Podržava distribuiranu obuku na klasteru kao i na jednom računalu (više procesa) (više čvorova)
- Podržava nekoliko tehnika skraćivanja za ubrzavanje konvergencije (i korištenje manje računanja)
- Ima niz moćnih vizualizacija, kao što su isječak, kontura i paralelne koordinate.
8. Kedro
Kedro je besplatni Python okvir za pisanje koda koji se može ažurirati i održavati za projekte znanosti o podacima.
Donosi ideje od najboljih praksi u softverskom inženjerstvu do koda za strojno učenje. Python je temelj ovog alata za orkestraciju tijeka rada.
Kako biste svoje ML procese učinili jednostavnijim i preciznijim, možete razviti ponovljive, održavane i modularne tijekove rada.
Kedro uključuje principe softverskog inženjeringa kao što su modularnost, odvajanje odgovornosti i verzija u okruženje strojnog učenja.
Na temelju Cookiecutter Data Science, pruža zajednički, prilagodljiv okvir projekta.
Katalog podataka upravlja brojnim jednostavnim podatkovnim konektorima koji se koriste za pohranu i učitavanje podataka u nekoliko sustava datoteka i formata datoteka. Čini projekte strojnog učenja učinkovitijima i olakšava izgradnju cjevovoda podataka.
Nudi:
- Kedro dopušta disperzirano ili pojedinačno postavljanje stroja.
- Možete automatizirati ovisnosti između Python koda i vizualizacije tijeka rada pomoću apstrakcije cjevovoda.
- Upotrebom modularnog koda koji se može ponovno koristiti, ova tehnologija olakšava timsku suradnju na različitim razinama i poboljšava produktivnost u okruženju kodiranja.
- Primarni cilj je prevladati nedostatke Jupyterovih bilježnica, jednokratnih skripti i ljepljivog koda pisanjem programiranja znanosti o podacima koje se može održavati.
9. BentoML
Izrada krajnjih točaka API-ja strojnog učenja olakšana je uz BentoML.
Pruža tipičnu, ali sažetu infrastrukturu za premještanje naučenih modela strojnog učenja u proizvodnju.
Omogućuje vam pakiranje naučenih modela za upotrebu u proizvodnom okruženju, tumačeći ih pomoću bilo kojeg ML okvira. Podržano je i izvanmrežno grupno posluživanje i online API posluživanje.
Model poslužitelja visokih performansi i fleksibilan tijek rada značajke su BentoML-a.
Dodatno, poslužitelj nudi prilagodljivo mikro-batching. Nadzorna ploča korisničkog sučelja omogućuje jedinstveni pristup organiziranju modela i praćenju postupaka implementacije.
Neće biti prekida rada poslužitelja jer je radni mehanizam modularan, a konfiguracija se može ponovno koristiti. To je fleksibilna platforma za pružanje, organiziranje i implementaciju ML modela.
Nudi:
- Ima modularni dizajn koji je prilagodljiv.
- Omogućuje implementaciju na nekoliko platformi.
- Ne može automatski obraditi horizontalno skaliranje.
- Omogućuje format jednog modela, upravljanje modelom, pakiranje modela i posluživanje modela visokih performansi.
10. Seldone
Podatkovni znanstvenici mogu stvarati, implementirati i upravljati modelima strojnog učenja i eksperimentima u velikom broju na Kubernetesu pomoću okvira Seldon Core otvorenog koda.
TensorFlow, sci-kit-learn, Spark, R, Java i H2O samo su neki od kompleta alata koje podržava.
Također se povezuje s Kubeflowom i RedHatovim OpenShiftom. Jezgra Seldon transformira modele strojnog učenja (ML modeli) ili jezične omote (jezici poput Python, Java, itd.) u proizvodne REST/GRPC mikroservise.
Jedan od najboljih MLOps alata za poboljšanje procesa strojnog učenja je ovaj.
Jednostavno je kontejnerizirati ML modele i testirati upotrebljivost i sigurnost koristeći Seldon Core.
Nudi:
- Implementacija modela može se učiniti jednostavnijom s nekoliko alternativa, kao što je implementacija Canary.
- Da biste razumjeli zašto su napravljena određena predviđanja, upotrijebite objašnjenja modela.
- Kada se pojave problemi, pripazite na proizvodne modele pomoću sustava za uzbunjivanje.
Zaključak
MLO-ovi mogu pomoći u poboljšanju operacija strojnog učenja. MLO-ovi mogu ubrzati implementaciju, pojednostaviti prikupljanje podataka i otklanjanje pogrešaka te poboljšati suradnju između inženjera i znanstvenika podataka.
Kako biste odabrali MLOps alat koji najbolje odgovara vašim potrebama, ovaj je post ispitao 10 popularnih MLOps rješenja, od kojih je većina otvorenog koda.
Ostavi odgovor