Bab lan Paragraf[Singidaken][Tampilake]
Sawetara sektor global wiwit nandur modal luwih akeh ing machine learning (ML).
Model ML bisa diluncurake lan dioperasikake dening tim spesialis, nanging salah sawijining alangan paling gedhe yaiku nransfer kawruh sing dipikolehi menyang model sabanjure supaya proses bisa ditambahi.
Kanggo nambah lan standarisasi proses sing ana ing manajemen siklus urip model, teknik MLOps tambah akeh digunakake dening tim sing nggawe model pembelajaran mesin.
Terusake maca kanggo ngerteni luwih akeh babagan sawetara alat lan platform MLOps paling apik sing kasedhiya saiki lan kepiye carane sinau mesin luwih gampang saka alat, pangembang, lan sudut pandang prosedural.
Apa MLOps?
Teknik kanggo nggawe kabijakan, norma, lan praktik paling apik kanggo model pembelajaran mesin dikenal minangka "operasi pembelajaran mesin," utawa "MLOps."
MLOps duwe tujuan kanggo njamin kabeh siklus urip pangembangan ML - saka konsep nganti panyebaran - didokumentasikake kanthi tliti lan dikelola kanggo asil sing paling apik tinimbang nandur modal akeh wektu lan sumber daya tanpa strategi.
Tujuan saka MLOps yaiku kanggo nggawe kode praktik paling apik kanthi cara sing nggawe pangembangan machine learning luwih bisa diukur kanggo operator lan pangembang ML, uga nambah kualitas lan keamanan model ML.
Sawetara nyebut MLOps minangka "DevOps kanggo machine learning" amarga kasil ngetrapake prinsip DevOps menyang bidang pangembangan teknologi sing luwih khusus.
Iki minangka cara sing migunani kanggo mikir babagan MLOps amarga, kaya DevOps, iki nandheske nuduhake kawruh, kolaborasi, lan praktik paling apik ing antarane tim lan alat.
MLOps nyedhiyakake pangembang, ilmuwan data, lan tim operasi kerangka kerja kanggo kerja sama lan, minangka asil, ngasilake model ML sing paling kuat.
Napa Gunakake Alat MLOps?
Piranti MLOps bisa nindakake macem-macem tugas kanggo tim ML, nanging asring dipérang dadi rong klompok: administrasi platform lan manajemen komponen individu.
Nalika sawetara produk MLOps mung fokus ing fungsi inti siji, kayata manajemen data utawa metadata, alat liyane nganggo strategi sing luwih lengkap lan nyedhiyakake platform MLOps kanggo ngontrol sawetara aspek siklus urip ML.
Goleki solusi MLOps sing mbantu tim sampeyan ngatur wilayah pangembangan ML iki, apa sampeyan nggoleki spesialis utawa alat sing luwih jembar:
- Penanganan data
- Desain lan modeling
- Manajemen proyek lan papan kerja
- Penyebaran model ML lan perawatan terus-terusan
- Manajemen siklus urip saka wiwitan nganti pungkasan, sing biasane ditawakake platform MLOps layanan lengkap.
Alat MLOps
1. MLFlow
Siklus urip machine learning dikontrol dening platform open-source MLflow lan kalebu registrasi model pusat, penyebaran, lan eksperimen.
MLflow bisa digunakake dening tim ukuran apa wae, kanthi individu lan bebarengan. Pustaka ora duwe pengaruh ing alat kasebut.
Sembarang basa pemrograman lan perpustakaan pembelajaran mesin bisa digunakake.
Kanggo nggawe luwih gampang kanggo nglatih, nyebarake, lan ngatur aplikasi machine learning, MLFlow sesambungan karo sawetara kerangka machine learning, kalebu TensorFlow lan Pytorch.
Kajaba iku, MLflow nyedhiyakake API sing gampang digunakake sing bisa dilebokake ing program utawa perpustakaan pembelajaran mesin sing wis ana.
MLflow duwe papat fitur utama sing nggampangake eksperimen pelacakan lan perencanaan:
- MLflow Tracking - API lan UI kanggo ngangkut parameter kode, versi, metrik, lan artefak mesin learning, uga kanggo nampilake lan mbedakake asil.
- Proyek MLflow - kode pembelajaran mesin kemasan ing format sing bisa digunakake maneh, bisa ditransfer kanggo produksi utawa bareng karo ilmuwan data liyane
- Model MLflow - njaga lan nyebarake model menyang macem-macem model porsi lan sistem inferensi saka macem-macem perpustakaan ML
- Registry Model MLflow - toko model pusat sing mbisakake manajemen kooperatif saka kabeh umur model MLflow, kalebu versi model, transisi panggung, lan anotasi.
2. KubeFlow
Kothak alat ML kanggo Kubernetes diarani Kubeflow. Packaging lan ngatur kontaner Docker, bantuan ing pangopènan saka sistem machine learning.
Kanthi nyederhanakake orkestrasi lan panyebaran alur kerja machine learning, iki ningkatake skalabilitas model pembelajaran mesin.
Iki minangka proyek sumber terbuka sing kalebu klompok alat pelengkap sing dipilih kanthi ati-ati lan kerangka kerja sing cocog karo kabutuhan ML sing beda.
Tugas latihan ML sing dawa, eksperimen manual, pengulangan, lan tantangan DevOps bisa ditangani nganggo Pipeline Kubeflow.
Kanggo sawetara tahapan sinau mesin, kalebu latihan, pangembangan pipa, lan pangopènan Jupyter notebook, Kubeflow nawakake layanan khusus lan integrasi.
Dadi gampang kanggo ngatur lan nglacak umur beban kerja AI sampeyan uga nyebarake model pembelajaran mesin (ML) lan saluran data menyang klompok Kubernetes.
Iki nawakake:
- Notebook kanggo nggunakake SDK kanggo sesambungan karo sistem
- antarmuka panganggo (UI) kanggo ngontrol lan ngawasi mlaku, proyek, lan eksperimen
- Kanggo ngrancang solusi end-to-end kanthi cepet tanpa kudu mbangun maneh saben wektu, lan nggunakake maneh komponen lan saluran pipa.
- Minangka komponen utama Kubeflow utawa minangka instalasi mandiri, Kubeflow Pipelines ditawakake.
3. Kontrol Versi Data
Solusi kontrol versi open-source kanggo proyek pembelajaran mesin diarani DVC, utawa Kontrol Versi Data.
Apa wae basa sing sampeyan pilih, iku alat eksperimen sing mbantu definisi pipa.
DVC nggunakake kode, versi data, lan reproduksibilitas kanggo mbantu sampeyan ngirit wektu nalika nemokake masalah karo versi model ML sing luwih lawas.
Kajaba iku, sampeyan bisa nggunakake pipa DVC kanggo nglatih model lan disebarake menyang anggota tim. Organisasi data gedhe lan versi bisa ditangani dening DVC, lan data bisa disimpen kanthi gampang diakses.
Sanajan kalebu sawetara fitur pelacakan eksperimen (winates), biasane fokus ing data lan versi lan manajemen pipa.
Iki nawakake:
- Iku agnostik panyimpenan, mulane bisa nggunakake macem-macem jinis panyimpenan.
- Iki uga nyedhiyakake statistik pelacakan.
- sarana sing wis dibangun kanggo nggabungake tahapan ML menyang DAG lan nglakokake kabeh pipa saka wiwitan nganti rampung
- Kabeh pangembangan model ML bisa diterusake kanthi nggunakake kabeh kode lan asale data.
- Reproduktifitas kanthi setya njaga konfigurasi awal, data input, lan kode program kanggo eksperimen.
4. Pachyderm
Pachyderm minangka program kontrol versi kanggo sinau mesin lan ilmu data, padha karo DVC.
Kajaba iku, amarga digawe nggunakake Docker lan Kubernetes, bisa nglakokake lan nyebarake aplikasi Machine Learning ing platform awan apa wae.
Pachyderm njamin yen saben potongan data sing digunakake ing model pembelajaran mesin bisa dilacak lan diversi.
Iki digunakake kanggo nggawe, nyebarake, ngatur, lan ngawasi model pembelajaran mesin. Registri model, sistem manajemen model, lan kothak piranti CLI kabeh kalebu.
Pangembang bisa ngotomatisasi lan nggedhekake siklus urip mesin sinau nggunakake dhasar data Pachyderm, sing uga njamin keterulang.
Ndhukung standar tata kelola data sing ketat, nyuda biaya pangolahan lan panyimpenan data, lan mbantu bisnis nggawa inisiatif ilmu data menyang pasar kanthi luwih cepet.
5. Poliaxon
Nggunakake platform Polyaxon, proyek pembelajaran mesin lan aplikasi sinau jero bisa ditiru lan dikelola sajrone kabeh siklus urip.
Polyaxon bisa dadi tuan rumah lan ngatur alat kasebut, lan bisa diselehake ing pusat data utawa panyedhiya awan. Kayata Torch, Tensorflow, lan MXNet, sing ndhukung kabeh kerangka sinau jero sing paling populer.
Nalika nerangake orkestrasi, Polyaxon ngidini sampeyan ngoptimalake kluster kanthi nggawe jadwal tugas lan tes liwat CLI, dashboard, SDK, utawa REST API.
Iki nawakake:
- Sampeyan bisa nggunakake versi open-source saiki, nanging uga kalebu pilihan kanggo perusahaan.
- Sanajan kalebu siklus urip lengkap, kalebu orkestrasi lari, nanging bisa uga luwih akeh.
- Kanthi dokumen referensi teknis, pedoman miwiti, materi sinau, manual, tutorial, changelog, lan liya-liyane, iki minangka platform sing wis didokumentasikake kanthi apik.
- Kanthi dasbor wawasan eksperimen, sampeyan bisa ngawasi, nglacak, lan ngevaluasi saben eksperimen optimasi.
6. Comet
Komet minangka platform kanggo sinau mesin meta sing nglacak, mbedakake, nerangake, lan nambah eksperimen lan model.
Kabeh eksperimen sampeyan bisa dideleng lan dibandhingake ing sak panggonan.
Fungsine kanggo tugas sinau mesin apa wae, ing ngendi wae kode sampeyan ditindakake, lan karo perpustakaan pembelajaran mesin apa wae.
Komet cocog kanggo klompok, individu, institusi akademik, bisnis, lan sapa wae sing pengin nggambarake eksperimen kanthi cepet, nyepetake karya, lan nindakake eksperimen.
Ilmuwan lan tim data bisa nglacak, njlentrehake, nambah, lan mbandhingake eksperimen lan model nggunakake platform pembelajaran meta-mesin berbasis awan lan komet.
Iki nawakake:
- Akeh kemampuan kanggo anggota tim kanggo nuduhake tugas.
- Nduwe sawetara integrasi sing ndadekake gampang nyambungake menyang teknologi liyane
- Berfungsi kanthi apik karo perpustakaan ML saiki
- Ngurus manajemen pangguna
- Perbandingan eksperimen diaktifake, kalebu mbandhingake kode, hiperparameter, metrik, prediksi, dependensi, lan metrik sistem.
- Nyedhiyakake modul sing beda kanggo data visual, audio, teks, lan tabel sing ngidini sampeyan nggambarake conto.
7. Optuna
Optuna minangka sistem optimasi hyperparameter otonom sing bisa diterapake ing machine learning lan deep learning uga ing lapangan liyane.
Isine macem-macem kalkulus nglereni-pinggiran saka kang sampeyan bisa milih (utawa link), ndadekake banget prasaja kanggo disebaraké latihan liwat akeh komputer, lan nawakake visualisasi asil atraktif.
Pustaka machine learning populer kaya PyTorch, TensorFlow, Keras, FastAI, sci-kit-learn, LightGBM, lan XGBoost kabeh digabungake.
Nyedhiyakake algoritma canggih sing ngidini para pelanggan entuk asil luwih cepet kanthi cepet nyuda conto sing ora katon janjeni.
Nggunakake algoritma basis Python, kanthi otomatis nggoleki hiperparameter sing cocog. Optuna nyengkuyung telusuran hiperparameter paralel ing pirang-pirang utas tanpa ngowahi kode asli.
Iki nawakake:
- Ndhukung latihan sing disebarake ing kluster uga komputer siji (multi-proses) (multi-node)
- Ndhukung sawetara teknik trimming kanggo nyepetake konvergensi (lan nggunakake kurang komputasi)
- Nduwe macem-macem visualisasi sing kuat, kayata plot irisan, plot kontur, lan koordinat paralel.
8. Kedro
Kedro minangka kerangka Python gratis kanggo nulis kode sing bisa dianyari lan dikelola kanggo proyek ilmu data.
Iki nggawa ide saka praktik paling apik ing teknik piranti lunak nganti kode pembelajaran mesin. Python minangka dhasar alat orkestrasi alur kerja iki.
Kanggo nggawe proses ML luwih gampang lan luwih akurat, sampeyan bisa ngembangake alur kerja sing bisa direproduksi, dijaga, lan modular.
Kedro nggabungake prinsip teknik piranti lunak kaya modularitas, pamisahan tanggung jawab, lan versi menyang lingkungan pembelajaran mesin.
Adhedhasar Ilmu Data Cookiecutter, nyedhiyakake kerangka proyek umum sing bisa adaptasi.
Sawetara konektor data prasaja sing digunakake kanggo nyimpen lan mbukak data ing sawetara sistem file lan format file, dikelola dening katalog data. Iku ndadekake proyek machine learning luwih efektif lan nggawe luwih gampang kanggo mbangun pipa data.
Iki nawakake:
- Kedro ngidini kanggo nyebarake mesin sing kasebar utawa dhewekan.
- Sampeyan bisa ngotomatisasi dependensi antarane kode Python lan visualisasi alur kerja nggunakake abstraksi pipa.
- Liwat panggunaan kode modular sing bisa digunakake maneh, teknologi iki nggampangake kolaborasi tim ing macem-macem tingkat lan nambah produktivitas ing lingkungan coding.
- Tujuan utamane yaiku kanggo ngatasi kekurangan notebook Jupyter, skrip siji-sijine, lan kode lem kanthi nulis pemrograman ilmu data sing bisa dijaga.
9. BentoML
Mbangun titik pungkasan API machine learning digawe luwih gampang karo BentoML.
Nyedhiyakake infrastruktur sing khas nanging kental kanggo mindhah model pembelajaran mesin sing wis dipelajari menyang produksi.
Iki ngidini sampeyan ngemas model sing wis dipelajari kanggo digunakake ing setelan produksi, nerjemahake nganggo kerangka ML apa wae. Layanan batch offline lan layanan API online didhukung.
Server model kinerja dhuwur lan alur kerja sing fleksibel minangka fitur BentoML.
Kajaba iku, server nawakake micro-batching adaptif. Pendekatan terpadu kanggo ngatur model lan nglacak prosedur panyebaran diwenehake dening dashboard UI.
Ora bakal ana downtime server amarga mekanisme operasi modular lan konfigurasi bisa digunakake maneh. Iki minangka platform fleksibel kanggo nyedhiyakake, ngatur, lan nyebarake model ML.
Iki nawakake:
- Nduwe desain modular sing bisa adaptasi.
- Iki ngidini panyebaran ing sawetara platform.
- Ora bisa kanthi otomatis nangani skala horisontal.
- Iki ngidini format model siji, manajemen model, kemasan model, lan porsi model kinerja dhuwur.
10. Seldon
Ilmuwan data bisa nggawe, nyebarake, lan ngatur model pembelajaran mesin lan eksperimen ing skala ing Kubernetes nggunakake kerangka Seldon Core open-source.
TensorFlow, sci-kit-learn, Spark, R, Java, lan H2O mung sawetara toolkit sing didhukung.
Iku uga antarmuka karo Kubeflow lan RedHat's OpenShift. Inti Seldon ngowahi model pembelajaran mesin (model ML) utawa bungkus basa (basa kaya Python, Java, lsp.) dadi layanan mikro REST/GRPC produksi.
Salah sawijining alat MLOps paling apik kanggo nambah proses pembelajaran mesin yaiku iki.
Gampang kanggo wadah model ML lan nyoba migunani lan keamanan nggunakake Seldon Core.
Iki nawakake:
- Penyebaran model bisa digawe luwih gampang kanthi sawetara alternatif, kayata penyebaran kenari.
- Kanggo ngerti sebabe prediksi tartamtu digawe, gunakake panjelasan model.
- Yen ana masalah, priksa model produksi nggunakake sistem tandha.
kesimpulan
MLOps bisa mbantu nggawe operasi machine learning luwih apik. MLOps bisa nyepetake penyebaran, nggawe pengumpulan data lan debugging luwih gampang, lan nambah kolaborasi antarane insinyur lan ilmuwan data.
Supaya sampeyan bisa milih alat MLOps sing paling cocog karo kabutuhan, kiriman iki nliti 10 solusi MLOps sing populer, sing umume mbukak sumber.
Ninggalake a Reply