Diversi settori globali stanno iniziando a investire in modo più sostanziale nell'apprendimento automatico (ML).
I modelli ML possono essere inizialmente lanciati e gestiti da team di specialisti, ma uno dei maggiori ostacoli è il trasferimento delle conoscenze acquisite al modello successivo in modo che i processi possano essere ampliati.
Per migliorare e standardizzare i processi coinvolti nella gestione del ciclo di vita dei modelli, le tecniche MLOps sono sempre più utilizzate dai team che creano modelli di machine learning.
Continua a leggere per saperne di più su alcuni dei migliori strumenti e piattaforme MLOps disponibili oggi e su come possono semplificare l'apprendimento automatico dal punto di vista degli strumenti, dello sviluppatore e delle procedure.
Cos'è MLOps?
Una tecnica per la creazione di policy, norme e best practice per i modelli di machine learning è nota come "operazioni di machine learning" o "MLOps".
MLOps mira a garantire che l'intero ciclo di vita dello sviluppo del ML, dall'ideazione all'implementazione, sia meticolosamente documentato e gestito per ottenere i migliori risultati, piuttosto che investire molto tempo e risorse senza una strategia.
L'obiettivo di MLOps è codificare le migliori pratiche in modo da rendere lo sviluppo dell'apprendimento automatico più scalabile per gli operatori e gli sviluppatori di ML, nonché per migliorare la qualità e la sicurezza dei modelli ML.
Alcuni si riferiscono a MLOps come "DevOps per l'apprendimento automatico" poiché applica con successo i principi DevOps a un campo più specializzato dello sviluppo tecnologico.
Questo è un modo utile per pensare a MLOps perché, come DevOps, enfatizza la condivisione delle conoscenze, la collaborazione e le migliori pratiche tra team e strumenti.
MLOps fornisce a sviluppatori, data scientist e team operativi un framework per collaborare e, di conseguenza, produrre i modelli ML più potenti.
Perché utilizzare gli strumenti MLOps?
Gli strumenti MLOps possono svolgere un'ampia gamma di compiti per un team ML, tuttavia sono spesso divisi in due gruppi: amministrazione della piattaforma e gestione dei singoli componenti.
Mentre alcuni prodotti MLOps si concentrano solo su una singola funzione principale, come la gestione dei dati o dei metadati, altri strumenti adottano una strategia più onnicomprensiva e forniscono una piattaforma MLOps per controllare diversi aspetti del ciclo di vita del ML.
Cerca soluzioni MLOps che aiutino il tuo team nella gestione di queste aree di sviluppo ML, sia che tu stia cercando uno specialista o uno strumento più ampio:
- Trattamento dei dati
- Progettazione e modellistica
- Gestione dei progetti e del posto di lavoro
- Implementazione del modello ML e manutenzione continua
- Gestione del ciclo di vita dall'inizio alla fine, generalmente offerta dalle piattaforme MLOps a servizio completo.
Strumenti MLOps
1. MLflusso
Il ciclo di vita dell'apprendimento automatico è controllato dalla piattaforma open source MLflow e include registrazione, distribuzione e sperimentazione del modello centrale.
MLflow può essere utilizzato da team di qualsiasi dimensione, sia individualmente che collettivamente. Le biblioteche non hanno attinenza con lo strumento.
Qualsiasi linguaggio di programmazione e libreria di apprendimento automatico può utilizzarlo.
Per semplificare il training, il deployment e la gestione delle applicazioni di machine learning, MLFlow interagisce con una serie di framework di machine learning, tra cui TensorFlow e Pitorch.
Inoltre, MLflow fornisce API facili da usare che possono essere incluse in qualsiasi programma o libreria di machine learning esistente.
MLflow ha quattro caratteristiche chiave che facilitano il monitoraggio e la pianificazione degli esperimenti:
- MLflow Tracking: un'API e un'interfaccia utente per la registrazione di parametri, versioni, metriche e artefatti del codice di machine learning, nonché per successivamente visualizzare e confrontare i risultati
- Progetti MLflow: confezionare codice di machine learning in un formato riutilizzabile e riproducibile per il trasferimento alla produzione o la condivisione con altri data scientist
- Modelli MLflow: mantenimento e distribuzione di modelli in una gamma di sistemi di inferenza e servizi di modelli da varie librerie ML
- MLflow Model Registry: un archivio di modelli centrale che consente la gestione collaborativa dell'intera durata di vita di un modello MLflow, inclusi il controllo delle versioni del modello, le transizioni di fase e le annotazioni.
2. Kubeflow
La casella degli strumenti ML per Kubernetes si chiama Kubeflow. Imballaggio e gestione dei container Docker, ausili nella manutenzione di sistemi di apprendimento automatico.
Semplificando l'orchestrazione dell'esecuzione e le implementazioni dei flussi di lavoro di machine learning, promuove la scalabilità dei modelli di machine learning.
Si tratta di un progetto open source che include un gruppo accuratamente scelto di strumenti complementari e framework adattati alle diverse esigenze di ML.
Le lunghe attività di formazione ML, la sperimentazione manuale, la ripetibilità e le sfide DevOps possono essere gestite con Kubeflow Pipelines.
Per diverse fasi dell'apprendimento automatico, tra cui formazione, sviluppo di pipeline e manutenzione di Notebook Jupyter, Kubeflow offre servizi specializzati e integrazione.
Semplifica la gestione e il monitoraggio della durata dei carichi di lavoro di intelligenza artificiale, nonché l'implementazione di modelli di machine learning (ML) e pipeline di dati nei cluster Kubernetes.
Offre:
- Notebook per l'utilizzo dell'SDK per interagire con il sistema
- un'interfaccia utente (UI) per il controllo e il monitoraggio di esecuzioni, lavori ed esperimenti
- Per progettare rapidamente soluzioni end-to-end senza dover ricostruire ogni volta e riutilizzare componenti e tubazioni.
- Come componente chiave di Kubeflow o come installazione autonoma, viene offerto Kubeflow Pipelines.
3. Controllo della versione dei dati
Una soluzione di controllo della versione open source per progetti di machine learning è chiamata DVC o Data Version Control.
Qualunque sia la lingua scelta, è uno strumento sperimentale che aiuta nella definizione della pipeline.
DVC utilizza il codice, il controllo delle versioni dei dati e la riproducibilità per aiutarti a risparmiare tempo quando scopri un problema con una versione precedente del tuo modello ML.
Inoltre, puoi utilizzare le pipeline DVC per addestrare il tuo modello e distribuirlo ai membri del tuo team. L'organizzazione e il controllo delle versioni dei big data possono essere gestiti da DVC e i dati possono essere archiviati in modo facilmente accessibile.
Sebbene includa alcune (limitate) funzionalità di monitoraggio degli esperimenti, si concentra principalmente sul controllo delle versioni e sulla gestione dei dati e della pipeline.
Offre:
- È indipendente dall'archiviazione, pertanto è possibile utilizzare una varietà di tipi di archiviazione.
- Fornisce anche statistiche di monitoraggio.
- un mezzo predefinito per unire le fasi ML in un DAG e far funzionare l'intera pipeline dall'inizio alla fine
- L'intero sviluppo di ciascun modello ML può essere seguito utilizzando l'intero codice e la provenienza dei dati.
- Riproducibilità preservando fedelmente la configurazione iniziale, i dati di input e il codice del programma per un esperimento.
4. Pachiderma
Pachiderma è un programma di controllo della versione per l'apprendimento automatico e la scienza dei dati, simile a DVC.
Inoltre, poiché è stato creato utilizzando Docker e Kubernetes, può eseguire e distribuire applicazioni di Machine Learning su qualsiasi piattaforma cloud.
Pachiderma garantisce che ogni dato che viene consumato in un modello di machine learning possa essere rintracciato e controllato.
Viene utilizzato per creare, distribuire, gestire e tenere d'occhio i modelli di machine learning. Sono inclusi un registro dei modelli, un sistema di gestione dei modelli e una cassetta degli attrezzi CLI.
Gli sviluppatori possono automatizzare ed espandere il ciclo di vita dell'apprendimento automatico utilizzando la base dati di Pachyderm, che garantisce anche la ripetibilità.
Supporta rigorosi standard di governance dei dati, riduce i costi di elaborazione e archiviazione dei dati e aiuta le aziende a portare le proprie iniziative di data science sul mercato più rapidamente.
5. poliassone
Utilizzando la piattaforma Polyaxon, i progetti di machine learning e le applicazioni di deep learning possono essere replicati e gestiti durante l'intero ciclo di vita.
Polyaxon è in grado di ospitare e amministrare lo strumento e può essere collocato in qualsiasi data center o provider di servizi cloud. Come Torch, Tensorflow e MXNet, che supportano tutti i framework di deep learning più diffusi.
Quando si tratta di orchestrazione, Polyaxon ti consente di ottenere il massimo dal tuo cluster pianificando attività e test tramite CLI, dashboard, SDK o API REST.
Offre:
- Puoi utilizzare la versione open source in questo momento, ma include anche scelte per l'azienda.
- Sebbene copra l'intero ciclo di vita, inclusa l'orchestrazione dell'esecuzione, è in grado di fare molto di più.
- Con documenti tecnici di riferimento, linee guida introduttive, materiali didattici, manuali, tutorial, log delle modifiche e altro, è una piattaforma molto ben documentata.
- Con la dashboard delle informazioni dettagliate sugli esperimenti, è possibile tenere d'occhio, monitorare e valutare ogni esperimento di ottimizzazione.
6. Cometa
Comet è una piattaforma per il meta machine learning che traccia, contrasta, spiega e migliora esperimenti e modelli.
Tutti i tuoi esperimenti possono essere visti e confrontati in un'unica posizione.
Funziona per qualsiasi attività di machine learning, ovunque venga eseguito il codice e con qualsiasi libreria di machine learning.
Comet è appropriato per gruppi, individui, istituzioni accademiche, aziende e chiunque altro desideri visualizzare rapidamente esperimenti, semplificare il lavoro e condurre esperimenti.
I data scientist e i team possono tracciare, chiarire, migliorare e confrontare esperimenti e modelli utilizzando la piattaforma di meta-machine learning Comet, self-hosted e basata su cloud.
Offre:
- Esistono molte capacità per i membri del team di condividere le attività.
- Ha diverse integrazioni che semplificano il collegamento ad altre tecnologie
- Funziona bene con le attuali librerie ML
- Si occupa della gestione degli utenti
- È abilitato il confronto degli esperimenti, incluso un confronto di codice, iperparametri, metriche, previsioni, dipendenze e metriche di sistema.
- Fornisce moduli distinti per dati visivi, audio, di testo e tabulari che consentono di visualizzare campioni.
7. Ottuna
Optuna è un sistema per l'ottimizzazione autonoma di iperparametri che può essere applicato sia all'apprendimento automatico che al deep learning, nonché ad altri campi.
Contiene una varietà di algoritmi all'avanguardia da cui è possibile selezionare (o collegare), semplifica la distribuzione della formazione su numerosi computer e offre una visualizzazione dei risultati interessante.
Le librerie di apprendimento automatico popolari come PyTorch, TensorFlow, Keras, FastAI, sci-kit-learn, LightGBM e XGBoost sono tutte integrate con esso.
Fornisce algoritmi all'avanguardia che consentono ai clienti di ottenere risultati più rapidamente riducendo rapidamente i campioni che non sembrano promettenti.
Utilizzando algoritmi basati su Python, ricerca automaticamente gli iperparametri ideali. Optuna incoraggia le ricerche di iperparametri parallele su molti thread senza alterare il codice originale.
Offre:
- Supporta la formazione distribuita su un cluster e un singolo computer (multi-processo) (multi-nodo)
- Supporta diverse tecniche di ritaglio per accelerare la convergenza (e utilizzare meno calcoli)
- Ha una varietà di potenti visualizzazioni, come slice plot, contour plot e coordinate parallele.
8. Kedro
Kedro è un framework Python gratuito per la scrittura di codice che può essere aggiornato e mantenuto per progetti di data science.
Porta idee dalle migliori pratiche nell'ingegneria del software al codice di apprendimento automatico. Python è la base di questo strumento di orchestrazione del flusso di lavoro.
Per rendere i tuoi processi ML più semplici e precisi, puoi sviluppare flussi di lavoro riproducibili, manutenibili e modulari.
Kedro incorpora principi di ingegneria del software come modularità, separazione delle responsabilità e controllo delle versioni in un ambiente di apprendimento automatico.
Sulla base di Cookiecutter Data Science, fornisce un framework di progetto comune e adattabile.
Un certo numero di semplici connettori di dati utilizzati per archiviare e caricare dati su diversi file system e formati di file vengono gestiti dal catalogo dati. Rende i progetti di apprendimento automatico più efficaci e semplifica la creazione di una pipeline di dati.
Offre:
- Kedro consente l'implementazione di macchine disperse o solitarie.
- Puoi automatizzare le dipendenze tra il codice Python e la visualizzazione del flusso di lavoro utilizzando l'astrazione della pipeline.
- Attraverso l'uso di un codice modulare e riutilizzabile, questa tecnologia facilita la collaborazione in team a vari livelli e migliora la produttività nell'ambiente di codifica.
- L'obiettivo principale è superare gli inconvenienti dei notebook Jupyter, degli script una tantum e del codice adesivo scrivendo una programmazione di data science gestibile.
9. BentoML
La creazione di endpoint API di machine learning è semplificata con BentoML.
Fornisce un'infrastruttura tipica ma condensata per spostare in produzione i modelli di apprendimento automatico appresi.
Ti consente di impacchettare modelli appresi da utilizzare in un ambiente di produzione, interpretandoli utilizzando qualsiasi framework ML. Sono supportati sia il servizio batch offline che il servizio API online.
Un server modello ad alte prestazioni e un flusso di lavoro flessibile sono caratteristiche di BentoML.
Inoltre, il server offre il micro-batching adattivo. Il dashboard dell'interfaccia utente fornisce un approccio unificato per organizzare i modelli e tenere traccia delle procedure di distribuzione.
Non ci saranno tempi di inattività del server perché il meccanismo operativo è modulare e la configurazione è riutilizzabile. È una piattaforma flessibile per fornire, organizzare e distribuire modelli ML.
Offre:
- Ha un design modulare che è adattabile.
- Consente la distribuzione su diverse piattaforme.
- Non può gestire automaticamente il ridimensionamento orizzontale.
- Consente un unico formato del modello, la gestione del modello, l'imballaggio del modello e il servizio di modelli ad alte prestazioni.
10 Seldon
I data scientist possono creare, distribuire e gestire modelli ed esperimenti di machine learning su larga scala su Kubernetes utilizzando il framework open source Seldon Core.
TensorFlow, sci-kit-learn, Spark, R, Java e H2O sono solo alcuni dei toolkit supportati da esso.
Si interfaccia anche con Kubeflow e OpenShift di RedHat. Il core Seldon trasforma i modelli di apprendimento automatico (modelli ML) o i wrapper di lingua (linguaggi come Python, Java e così via) in microservizi REST/GRPC di produzione.
Uno dei migliori strumenti MLOps per migliorare i processi di apprendimento automatico è questo.
È semplice containerizzare i modelli ML e testarne l'usabilità e la sicurezza utilizzando Seldon Core.
Offre:
- La distribuzione del modello può essere semplificata con diverse alternative, come la distribuzione delle Canarie.
- Per comprendere il motivo per cui sono state fatte previsioni specifiche, utilizzare i modelli esplicativi.
- In caso di problemi, tieni d'occhio i modelli di produzione utilizzando il sistema di avviso.
Conclusione
MLOps può aiutare a migliorare le operazioni di machine learning. MLOps può accelerare la distribuzione, semplificare la raccolta e il debug dei dati e migliorare la collaborazione tra ingegneri e data scientist.
Per poter scegliere lo strumento MLOps più adatto alle tue esigenze, questo post ha esaminato 10 soluzioni MLOps popolari, la maggior parte delle quali sono open source.
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