ಹಲವಾರು ಜಾಗತಿಕ ವಲಯಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ (ML) ಹೆಚ್ಚು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಿವೆ.
ML ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ತಜ್ಞರ ತಂಡಗಳು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ದೊಡ್ಡ ಅಡೆತಡೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾದ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಮುಂದಿನ ಮಾದರಿಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸುವುದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದು.
ಮಾದರಿ ಜೀವನಚಕ್ರ ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು, MLOps ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ತಂಡಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತಿವೆ.
ಇಂದು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಕೆಲವು ಅತ್ಯುತ್ತಮ MLOps ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳ ಕುರಿತು ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಓದುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಿ ಮತ್ತು ಉಪಕರಣ, ಡೆವಲಪರ್ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಸುಲಭಗೊಳಿಸಬಹುದು.
MLOps ಎಂದರೇನು?
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ ನೀತಿಗಳು, ರೂಢಿಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ತಂತ್ರವನ್ನು "ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು" ಅಥವಾ "MLOps" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
MLOps ML ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ಜೀವನಚಕ್ರವನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ - ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಿಂದ ನಿಯೋಜನೆಯವರೆಗೆ - ತಂತ್ರವಿಲ್ಲದೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಸಮಯ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುವ ಬದಲು ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ನಿಖರವಾಗಿ ದಾಖಲಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ML ಆಪರೇಟರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಗೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮಾಡುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಕ್ರೋಡೀಕರಿಸುವುದು MLOps ನ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ, ಜೊತೆಗೆ ML ಮಾದರಿಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಕೆಲವರು MLOps ಅನ್ನು "ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ಗಾಗಿ DevOps" ಎಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತಾರೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ತಾಂತ್ರಿಕ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಹೆಚ್ಚು ವಿಶೇಷ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ DevOps ತತ್ವಗಳನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ.
MLOps ಕುರಿತು ಯೋಚಿಸಲು ಇದು ಉಪಯುಕ್ತ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ, DevOps ನಂತೆ, ಇದು ಜ್ಞಾನ ಹಂಚಿಕೆ, ಸಹಯೋಗ ಮತ್ತು ತಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಕರಗಳ ನಡುವೆ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತದೆ.
MLOps ಡೆವಲಪರ್ಗಳು, ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಸಹಕಾರಕ್ಕಾಗಿ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ML ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.
MLOps ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಏಕೆ ಬಳಸಬೇಕು?
MLOps ಉಪಕರಣಗಳು ML ತಂಡಕ್ಕಾಗಿ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕರ್ತವ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು, ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅವುಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ: ವೇದಿಕೆ ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಘಟಕ ನಿರ್ವಹಣೆ.
ಕೆಲವು MLOps ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಡೇಟಾ ಅಥವಾ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯಂತಹ ಏಕೈಕ ಪ್ರಮುಖ ಕಾರ್ಯದ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರ ಗಮನಹರಿಸುತ್ತವೆ, ಇತರ ಉಪಕರಣಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಒಳಗೊಳ್ಳುವ ತಂತ್ರವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ML ಜೀವನಚಕ್ರದ ಹಲವಾರು ಅಂಶಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು MLOps ವೇದಿಕೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
ಈ ML ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ತಂಡಕ್ಕೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ MLOps ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ನೋಡಿ, ನೀವು ಪರಿಣಿತರನ್ನು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ವಿಶಾಲವಾದ ಸಾಧನವನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಿರಲಿ:
- ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆ
- ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್
- ಯೋಜನೆಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಲಸದ ಸ್ಥಳಗಳ ನಿರ್ವಹಣೆ
- ML ಮಾದರಿಯ ನಿಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ನಿರಂತರ ನಿರ್ವಹಣೆ
- ಮೊದಲಿನಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ಜೀವನಚಕ್ರ ನಿರ್ವಹಣೆ, ಇದನ್ನು ಪೂರ್ಣ-ಸೇವೆಯ MLOps ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನೀಡುತ್ತವೆ.
MLOps ಪರಿಕರಗಳು
1. MLFlow
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಜೀವನಚಕ್ರವನ್ನು ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ವೇದಿಕೆ MLflow ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕೇಂದ್ರೀಯ ಮಾದರಿ ನೋಂದಣಿ, ನಿಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
MLflow ಅನ್ನು ಯಾವುದೇ ಗಾತ್ರದ ತಂಡವು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸಾಮೂಹಿಕವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು. ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಉಪಕರಣದ ಮೇಲೆ ಯಾವುದೇ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವುದಿಲ್ಲ.
ಯಾವುದೇ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಲೈಬ್ರರಿ ಇದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ, ನಿಯೋಜಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸಲು, MLFlow ಹಲವಾರು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತದೆ. ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೊ ಮತ್ತು ಪೈಟೋರ್ಚ್.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, MLflow ಯಾವುದೇ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳು ಅಥವಾ ಲೈಬ್ರರಿಗಳಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಬಹುದಾದ ಬಳಸಲು ಸುಲಭವಾದ API ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
MLflow ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಯೋಜನೆ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುವ ನಾಲ್ಕು ಪ್ರಮುಖ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ:
- MLflow ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ - ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕೋಡ್ ನಿಯತಾಂಕಗಳು, ಆವೃತ್ತಿಗಳು, ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ಕಲಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ಲಾಗಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ತರುವಾಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಮತ್ತು ವ್ಯತಿರಿಕ್ತಗೊಳಿಸಲು API ಮತ್ತು UI
- MLflow ಯೋಜನೆಗಳು - ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸಲು ಅಥವಾ ಇತರ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ, ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಬಹುದಾದ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಪ್ಯಾಕೇಜಿಂಗ್ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕೋಡ್
- MLflow ಮಾದರಿಗಳು - ವಿವಿಧ ML ಲೈಬ್ರರಿಗಳಿಂದ ಮಾಡೆಲ್ ಸರ್ವಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳ ಶ್ರೇಣಿಗೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸುವುದು
- MLflow ಮಾಡೆಲ್ ರಿಜಿಸ್ಟ್ರಿ – ಮಾದರಿ ಆವೃತ್ತಿ, ಹಂತದ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳು ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ MLflow ಮಾದರಿಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ಜೀವಿತಾವಧಿಯ ಸಹಕಾರ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕೇಂದ್ರೀಯ ಮಾದರಿ ಅಂಗಡಿ.
2. ಕುಬೆಫ್ಲೋ
Kubernetes ಗಾಗಿ ML ಟೂಲ್ಬಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು Kubeflow ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡಾಕರ್ ಕಂಟೈನರ್ಗಳ ಪ್ಯಾಕೇಜಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆ, ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು.
ರನ್ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ ಮತ್ತು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳ ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಇದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದು ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಆಗಿದ್ದು, ವಿಭಿನ್ನ ML ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಪೂರಕ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಚೌಕಟ್ಟುಗಳ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ ಗುಂಪನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ದೀರ್ಘ ML ತರಬೇತಿ ಕಾರ್ಯಗಳು, ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಪ್ರಯೋಗ, ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಮತ್ತು DevOps ಸವಾಲುಗಳನ್ನು Kubeflow ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.
ತರಬೇತಿ, ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಹಲವಾರು ಹಂತಗಳಿಗೆ ಜುಪಿಟರ್ ನೋಟ್ಬುಕ್ಗಳು, Kubeflow ವಿಶೇಷ ಸೇವೆಗಳು ಮತ್ತು ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಇದು ನಿಮ್ಮ AI ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳ ಜೀವಿತಾವಧಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಗಳಿಗೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (ML) ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದು ನೀಡುತ್ತದೆ:
- ಸಿಸ್ಟಮ್ನೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು SDK ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದಕ್ಕಾಗಿ ನೋಟ್ಬುಕ್ಗಳು
- ರನ್ಗಳು, ಉದ್ಯೋಗಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ (UI).
- ಪ್ರತಿ ಬಾರಿಯೂ ಮರುನಿರ್ಮಾಣ ಮಾಡದೆಯೇ ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಘಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳನ್ನು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಲು.
- Kubeflow ನ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿ ಅಥವಾ ಸ್ವತಂತ್ರ ಸ್ಥಾಪನೆಯಾಗಿ, Kubeflow ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
3. ಡೇಟಾ ಆವೃತ್ತಿ ನಿಯಂತ್ರಣ
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ಆವೃತ್ತಿ ನಿಯಂತ್ರಣ ಪರಿಹಾರವನ್ನು DVC ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಆವೃತ್ತಿ ನಿಯಂತ್ರಣ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
ನೀವು ಯಾವುದೇ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಆರಿಸಿಕೊಂಡರೂ, ಇದು ಪೈಪ್ಲೈನ್ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.
ನಿಮ್ಮ ML ಮಾದರಿಯ ಹಿಂದಿನ ಆವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿ ನೀವು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿದಾಗ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು DVC ಕೋಡ್, ಡೇಟಾ ಆವೃತ್ತಿ ಮತ್ತು ಪುನರುತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ನಿಮ್ಮ ತಂಡದ ಸದಸ್ಯರಿಗೆ ವಿತರಿಸಲು ನೀವು DVC ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸಂಘಟನೆ ಮತ್ತು ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು DVC ಮೂಲಕ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು.
ಇದು ಕೆಲವು (ಸೀಮಿತ) ಪ್ರಯೋಗ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದ್ದರೂ, ಇದು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಆವೃತ್ತಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದು ನೀಡುತ್ತದೆ:
- ಇದು ಶೇಖರಣಾ ಅಜ್ಞೇಯತಾವಾದಿಯಾಗಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಶೇಖರಣಾ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ.
- ಇದು ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
- ಎಂಎಲ್ ಹಂತಗಳನ್ನು ಡಿಎಜಿಗೆ ಸೇರಿಸುವ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಮೊದಲಿನಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವ ಪೂರ್ವ-ನಿರ್ಮಿತ ವಿಧಾನ
- ಪ್ರತಿಯೊಂದು ML ಮಾದರಿಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಅದರ ಸಂಪೂರ್ಣ ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಮೂಲವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅನುಸರಿಸಬಹುದು.
- ಪ್ರಯೋಗಕ್ಕಾಗಿ ಆರಂಭಿಕ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್, ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ನಿಷ್ಠೆಯಿಂದ ಸಂರಕ್ಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪುನರುತ್ಪಾದನೆ.
4. ಪ್ಯಾಚಿಡರ್ಮ್
ಪ್ಯಾಚಿಡರ್ಮ್ ಎನ್ನುವುದು ಡಿವಿಸಿಯಂತೆಯೇ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಕ್ಕಾಗಿ ಆವೃತ್ತಿ-ನಿಯಂತ್ರಣ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವಾಗಿದೆ.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದನ್ನು ಬಳಸಿ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ ಡಾಕರ್ ಮತ್ತು ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್, ಇದು ಯಾವುದೇ ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ನಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದು.
ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಸೇವಿಸುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಡೇಟಾವನ್ನು ಮತ್ತೆ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಆವೃತ್ತಿ ಮಾಡಬಹುದು ಎಂದು Pachyderm ಖಾತರಿ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು, ವಿತರಿಸಲು, ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಣ್ಣಿಡಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿ ನೋಂದಾವಣೆ, ಮಾದರಿ ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮತ್ತು CLI ಟೂಲ್ಬಾಕ್ಸ್ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಪ್ಯಾಚಿಡರ್ಮ್ನ ಡೇಟಾ ಫೌಂಡೇಶನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ತಮ್ಮ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಜೀವನಚಕ್ರವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದು, ಇದು ಪುನರಾವರ್ತಿತತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಡೇಟಾ ಆಡಳಿತದ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಶೇಖರಣಾ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರಗಳು ತಮ್ಮ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನದ ಉಪಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವೇಗವಾಗಿ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗೆ ತರಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
5. ಪಾಲಿಯಾಕ್ಸನ್
ಪಾಲಿಯಾಕ್ಸನ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಯೋಜನೆಗಳು ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ಜೀವನ ಚಕ್ರದಲ್ಲಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.
ಪಾಲಿಯಾಕ್ಸನ್ ಉಪಕರಣವನ್ನು ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾ ಸೆಂಟರ್ ಅಥವಾ ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ರೊವೈಡರ್ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸಬಹುದು. ಟಾರ್ಚ್, ಟೆನ್ಸಾರ್ಫ್ಲೋ ಮತ್ತು ಎಮ್ಎಕ್ಸ್ನೆಟ್ನಂತಹ ಅತ್ಯಂತ ಜನಪ್ರಿಯ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.
ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ಗೆ ಬಂದಾಗ, ಪಾಲಿಯಾಕ್ಸನ್ ಅವರ CLI, ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್, SDK ಗಳು ಅಥವಾ REST API ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಿಮ್ಮ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ನಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಇದು ನೀಡುತ್ತದೆ:
- ನೀವು ಇದೀಗ ತೆರೆದ ಮೂಲ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಇದು ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ಗಾಗಿ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
- ಇದು ರನ್ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಜೀವನಚಕ್ರವನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
- ತಾಂತ್ರಿಕ ಉಲ್ಲೇಖ ದಾಖಲೆಗಳೊಂದಿಗೆ, ಪ್ರಾರಂಭಿಕ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು, ಕಲಿಕಾ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳು, ಕೈಪಿಡಿಗಳು, ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ಗಳು, ಚೇಂಜ್ಲಾಗ್ಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳೊಂದಿಗೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ದಾಖಲಿಸಲಾದ ವೇದಿಕೆಯಾಗಿದೆ.
- ಪ್ರಯೋಗದ ಒಳನೋಟಗಳ ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ನೊಂದಿಗೆ, ಪ್ರತಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಪ್ರಯೋಗದ ಮೇಲೆ ಕಣ್ಣಿಡಲು, ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ.
6. ಕಾಮೆಟ್
ಕಾಮೆಟ್ ಮೆಟಾ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗೆ ಒಂದು ವೇದಿಕೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿಮ್ಮ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ನೋಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೋಲಿಸಬಹುದು.
ಇದು ಯಾವುದೇ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ, ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಲೈಬ್ರರಿಯೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಕಾಮೆಟ್ ಗುಂಪುಗಳು, ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು, ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು, ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲು, ಕೆಲಸವನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲು ಬಯಸುವ ಯಾರಿಗಾದರೂ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ತಂಡಗಳು ಸ್ವಯಂ-ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ ಮೆಟಾ-ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಕಾಮೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಬಹುದು, ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೋಲಿಸಬಹುದು.
ಇದು ನೀಡುತ್ತದೆ:
- ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ತಂಡದ ಸದಸ್ಯರಿಗೆ ಹಲವು ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಿವೆ.
- ಇದು ಹಲವಾರು ಸಂಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು ಅದನ್ನು ಇತರ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಿಗೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ
- ಪ್ರಸ್ತುತ ML ಲೈಬ್ರರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ
- ಬಳಕೆದಾರರ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ನೋಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ
- ಕೋಡ್, ಹೈಪರ್ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳು, ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು, ಮುನ್ನೋಟಗಳು, ಅವಲಂಬನೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳ ಹೋಲಿಕೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಪ್ರಯೋಗಗಳ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
- ದೃಷ್ಟಿ, ಆಡಿಯೋ, ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಕೋಷ್ಟಕ ಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಅದು ನಿಮಗೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
7. ಆಪ್ಟುನಾ
ಆಪ್ಟುನಾ ಎನ್ನುವುದು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಹೈಪರ್ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದನ್ನು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು.
ನೀವು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ (ಅಥವಾ ಲಿಂಕ್) ವಿವಿಧ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಇದು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಹಲವಾರು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ವಿತರಿಸಲು ಇದು ತುಂಬಾ ಸರಳವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಆಕರ್ಷಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ದೃಶ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
PyTorch, TensorFlow, Keras, FastAI, sci-kit-learn, LightGBM ಮತ್ತು XGBoost ನಂತಹ ಜನಪ್ರಿಯ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಇದರೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ.
ಇದು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಭರವಸೆಯಂತೆ ಕಾಣದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವೇಗವಾಗಿ ಪಡೆಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಪೈಥಾನ್-ಆಧಾರಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಇದು ಆದರ್ಶ ಹೈಪರ್ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹುಡುಕುತ್ತದೆ. Optuna ಮೂಲ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸದೆಯೇ ಅನೇಕ ಥ್ರೆಡ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಾನಾಂತರವಾದ ಹೈಪರ್ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಹುಡುಕಾಟಗಳನ್ನು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದು ನೀಡುತ್ತದೆ:
- ಇದು ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಮತ್ತು ಒಂದೇ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ (ಬಹು-ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ) (ಮಲ್ಟಿ-ನೋಡ್) ನಲ್ಲಿ ವಿತರಿಸಿದ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ
- ಇದು ಒಮ್ಮುಖವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಹಲವಾರು ಟ್ರಿಮ್ಮಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ (ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ)
- ಇದು ಸ್ಲೈಸ್ ಪ್ಲಾಟ್, ಬಾಹ್ಯರೇಖೆಯ ಕಥಾವಸ್ತು ಮತ್ತು ಸಮಾನಾಂತರ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳಂತಹ ವಿವಿಧ ಪ್ರಬಲ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
8. ಕೇದ್ರೋ
ಕೆಡ್ರೊ ಕೋಡ್ ಬರೆಯಲು ಉಚಿತ ಪೈಥಾನ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದನ್ನು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ಗಳಿಗೆ ನವೀಕರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.
ಇದು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ನಲ್ಲಿನ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳಿಂದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕೋಡ್ಗೆ ಆಲೋಚನೆಗಳನ್ನು ತರುತ್ತದೆ. ಪೈಥಾನ್ ಈ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ ಟೂಲ್ನ ಅಡಿಪಾಯವಾಗಿದೆ.
ನಿಮ್ಮ ML ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸರಳ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ಮಾಡಲು, ನೀವು ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಬಹುದಾದ, ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬಹುದು.
ಕೆಡ್ರೊ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಮಾಡ್ಯುಲಾರಿಟಿ, ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.
ಕುಕಿಕಟರ್ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯ, ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲ ಯೋಜನೆಯ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಹಲವಾರು ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳು ಮತ್ತು ಫೈಲ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುವ ಹಲವಾರು ಸರಳ ಡೇಟಾ ಕನೆಕ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಡೇಟಾ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ನಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದು ನೀಡುತ್ತದೆ:
- ಕೆಡ್ರೊ ಚದುರಿದ ಅಥವಾ ಏಕಾಂಗಿ ಯಂತ್ರದ ನಿಯೋಜನೆಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
- ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಅಮೂರ್ತತೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪೈಥಾನ್ ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ ದೃಶ್ಯೀಕರಣದ ನಡುವಿನ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ನೀವು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು.
- ಮಾಡ್ಯುಲರ್, ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಕೋಡ್ನ ಬಳಕೆಯ ಮೂಲಕ, ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ವಿವಿಧ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ತಂಡದ ಸಹಯೋಗವನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕೋಡಿಂಗ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
- ಜುಪಿಟರ್ ನೋಟ್ಬುಕ್ಗಳು, ಒನ್-ಆಫ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಟು-ಕೋಡ್ಗಳ ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಬರೆಯುವ ಮೂಲಕ ನಿವಾರಿಸುವುದು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ.
9. ಬೆಂಟೊಎಂಎಲ್
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ API ಅಂತಿಮ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು BentoML ನೊಂದಿಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿದೆ.
ಕಲಿತ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಸರಿಸಲು ಇದು ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಇನ್ನೂ ಮಂದಗೊಳಿಸಿದ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಉತ್ಪಾದನಾ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಬಳಸಲು ಕಲಿತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಮಾಡಲು ಇದು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಯಾವುದೇ ML ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅವುಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತದೆ. ಆಫ್ಲೈನ್ ಬ್ಯಾಚ್ ಸರ್ವಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಆನ್ಲೈನ್ API ಸರ್ವಿಂಗ್ ಎರಡನ್ನೂ ಬೆಂಬಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮಾದರಿ ಸರ್ವರ್ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಕೆಲಸದ ಹರಿವು BentoML ನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಾಗಿವೆ.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಸರ್ವರ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಮೈಕ್ರೋ-ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಂಘಟಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ನಿಗಾ ಇಡಲು ಏಕೀಕೃತ ವಿಧಾನವನ್ನು UI ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ ಒದಗಿಸಿದೆ.
ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಮೆಕ್ಯಾನಿಸಂ ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ಆಗಿರುವುದರಿಂದ ಮತ್ತು ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಕಾರಣ ಸರ್ವರ್ ಡೌನ್ಟೈಮ್ ಇರುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ML ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು, ಸಂಘಟಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ವೇದಿಕೆಯಾಗಿದೆ.
ಇದು ನೀಡುತ್ತದೆ:
- ಇದು ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು ಅದು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
- ಇದು ಹಲವಾರು ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
- ಇದು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸಮತಲ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
- ಇದು ಒಂದೇ ಮಾದರಿಯ ಸ್ವರೂಪ, ಮಾದರಿ ನಿರ್ವಹಣೆ, ಮಾದರಿ ಪ್ಯಾಕೇಜಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮಾದರಿ ಸೇವೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
10. ಸೆಲ್ಡನ್
ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಸೆಲ್ಡಾನ್ ಕೋರ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು, ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.
TensorFlow, sci-kit-learn, Spark, R, Java, ಮತ್ತು H2O ಇದು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಕೆಲವು ಟೂಲ್ಕಿಟ್ಗಳಾಗಿವೆ.
ಇದು Kubeflow ಮತ್ತು RedHat ನ OpenShift ನೊಂದಿಗೆ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸೆಲ್ಡಾನ್ ಕೋರ್ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು (ML ಮಾದರಿಗಳು) ಅಥವಾ ಭಾಷಾ ಹೊದಿಕೆಗಳನ್ನು (ಪೈಥಾನ್, ಜಾವಾ, ಇತ್ಯಾದಿ ಭಾಷೆಗಳು) ಉತ್ಪಾದನಾ REST/GRPC ಮೈಕ್ರೋ ಸರ್ವೀಸ್ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಇದು ಅತ್ಯುತ್ತಮ MLOps ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.
ಸೆಲ್ಡಾನ್ ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ML ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಟೈನರೈಸ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಉಪಯುಕ್ತತೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆಗಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಸರಳವಾಗಿದೆ.
ಇದು ನೀಡುತ್ತದೆ:
- ಕ್ಯಾನರಿ ನಿಯೋಜನೆಯಂತಹ ಹಲವಾರು ಪರ್ಯಾಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾದರಿ ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸಬಹುದು.
- ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ಏಕೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಮಾದರಿ ವಿವರಿಸುವವರನ್ನು ಬಳಸಿ.
- ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಉದ್ಭವಿಸಿದಾಗ, ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಉತ್ಪಾದನಾ ಮಾದರಿಗಳ ಮೇಲೆ ಕಣ್ಣಿಡಿ.
ತೀರ್ಮಾನ
MLOps ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು. MLO ಗಳು ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳ ನಡುವಿನ ಸಹಯೋಗವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು.
ನಿಮ್ಮ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ MLOps ಪರಿಕರವನ್ನು ನೀವು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು, ಈ ಪೋಸ್ಟ್ 10 ಜನಪ್ರಿಯ MLOps ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದೆ, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವು ತೆರೆದ ಮೂಲಗಳಾಗಿವೆ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ