Plures sectores globales inchoant plus substantialiter in machina discendi collocare (ML).
ML exempla initio a iugis artificum deduci et operari possunt, sed unum e maximis impedimentis transfert cognitionem consecutam ad proximum exemplar ut processus dilatetur.
Ad emendare et normas facere processus, qui in exemplar vitae cycli procurationis implicantur, MLOps artes magis magisque adhibentur a iunctionibus quae machinam discendi exempla gignunt.
Perge legere ut plura de quibusdam instrumentis et suggestis MLOps probatissimis hodie praesto sint et quomodo apparatus discendi faciliorem reddere possint ex instrumento, elit, et ratione processuali.
Quid est MLOps?
Ars creandi consilia, normas, et optimos usus ad apparatus discendi exemplorum notus est "machina operationum discendi" vel "MLOps."
MLOps contendit ut totam vitam ML progressionis — a conceptione ad instruere — spondeat — adamussim documentum et ad optimos eventus evehitur potius quam multum temporis et opum sine consilio in ea collocando.
Propositum MLOps est optimas consuetudines contexere eo modo quo apparatus discendi progressionem altiorem ML operatorium et tincidunt facit, necnon qualitatem et securitatem ML exemplorum augendi.
Nonnulli nominant MLOps ut "DevOps ad apparatus eruditionem", quia feliciter principia DevOps applicat ad specialiorem technologici campum progressionem.
Haec est utilis via ad cogitandum de MLOps quia, sicut DevOps, cognitionem communicationis, collaborationis et optimae exercitationes inter iunctos et instrumenta extollit.
MLOps tincidunt, notitias scientiarum, et operationes iunctos cum compage praebet cooperationem et, consequenter, exempla potentissima ML producens.
Cur Tools MLOps utere?
Instrumenta MLOps amplis muneribus pro ML manipulis fungi possunt, attamen saepe in duos circulos dividentur: suggestum administratio et administratio singula componentes.
Dum nonnulla MLOps producta in unum nucleum functionem tantum intendunt, ut data vel metadata administratione, alia instrumenta magis omnia circumstancia militaria capiunt et MLOps suggestum praebent ut plures aspectus ML lifecycli moderari possit.
Exspecta solutiones MLOps quae turmam tuam adiuvant in administrandis his ML locis evolutionis, sive specialem sive latiorem instrumentum quaeris:
- Pertractatio notitia
- Design and modeling
- Procuratio incepta et workplace
- ML exemplum instruere et continuam sustentationem
- Procuratio vivendi ab initio ad finem, quae typice offertur per suggesta MLOps plena muneris.
MLOps Tools
1. MLFlow
Machina discendi vivendi cyclum a suggestu MLflow aperto gubernatur et exemplar centrale includit adnotatione, instruere et experimentis.
MLflow uti potest quavis magnitudine quadrigis, tam in singulis quam in communi. Librarii instrumentum nullum habent.
Quaelibet programmatio linguarum et machinarum ad bibliothecam discendam uti potest.
Ut simpliciorem reddat, instruendi, disponendi, et apparatus studiorum applicationes disponendi, MLFlow cum multis machinarum compagibus discendi mutuatur, inter quas. TensorFlow et Pytorch.
Accedit, MLflow facilis ad usum APIs praebet, qui in qualibet machina discendi programmata vel bibliothecas exsistens includi potest.
MLflow quattuor notas clavis habet quae faciliorem semitam ac experimenta disponunt;
- MLflow Semita - an API et UI ad machinae colligationis discendi parametri codicem, versiones, metricas, et artificia tum pro eventus postea proponendi et opponendi
- MLflow Projects - apparatus eruditionis packaging in codice reusable, reproducibili forma ad translationem ad productionem vel communicationem cum aliis phisicis notatis.
- MLflow Exempla - exempla servandi et explicandi ad range exemplarium inservientium et consequentiae systemata e variis ML bibliothecis.
- MLflow Subcriptio Exemplar - exemplar centrale quod cooperationem totius vitae MLflow datorum, incluso exemplari versionis, scaenicis, ac annotationibus.
2. KubeFlow
ML toolbox Kubernetes Kubeflow appellatur. Docker continentia packaging et administrandi subsidia in sustentatione apparatus doctrina systemata.
Simplex orchestrationem currere et machinarum operas instruere discendi, scalabilitas machinarum exemplorum discendi promovet.
Propositum apertum est quod comprehendit coetus diligenter electos instrumentorum complementariorum et compagum diversis ML necessitatibus formandis.
Longa ML opera exercitationis, experimenta manualia, iterabilitas et provocationes DevOparum cum Kubeflow Pipelines tractari possunt.
Per plures gradus machinae addiscendi, inclusa exercitatione, evolutione pipeline, et sustentatione rerum Iuppiter pugillares, Kubeflow peculiaria officia et integrationem praebet.
Hoc simplex facit ut vitam tuam AI laboribus exerceat et indagat necnon ad apparatus discendi (ML) exempla explicandas et ad fistulas ad uvas Kubernetes datas.
Eam offert:
- Codicillus ad usura SDK ad penitus systema
- a user interface (UI) pro moderandis et vigilantia fugit, jobs, et experimentis
- Ad finem velociter designandum solutiones ut- nis sine omni tempore reficere, ac reuse componentes et pipelines.
- Ut elementum clavem Kubeflow vel ut institutionem standalone, Kubeflow Pipelines offertur.
3. Data Version Imperium
Fons versionis aperta moderatio solutionis apparatus discendi inceptis DVC vocatur, vel Data Versionis Imperium.
Quamcumque linguam tulistis, experimentum est instrumentum quod in definitione pipeline adiuvatur.
DVC codice utitur, emendatione data, et reproducibilitate adiuvandi ut tempus conserves cum fluxum cum priori versionis tuae ML exemplarium invenis.
Etiam, DVC pipelines uti potes ut exemplar tuum instituas et sodalibus tuis manipulos distribuas. Magna norma data et translatio a DVC tractari possunt, et notitia facili modo adiri potest.
Quamvis experimenta quaedam investigationis (limitata) comprehendat, maxime tamen in notitia et in versione et administratione pipeline ponitur.
Eam offert:
- Agnostica reposita est, quapropter variis generibus repono uti potest.
- Statis quoque vestigia praebet.
- medium praeaedificatum iungendi ML gradus in DAG et totam pipelineam currentem ab initio ad finem
- Singulae ML integrae progressionis exemplar sequi possunt utentes toto codice ac notitia provenientia.
- Reproducibilitas fideliter conservans configurationem initialem, inputationem datam, et codicem programmatis ad experimentum.
4. Pachyderm
Pachyderm est programmata versionis temperantiae ad machinam discendam et datam scientiam, similis DVC.
Accedit, quod usus creatus est Docker et Kubernetes, potest exsequi et explicandi Apparatus Doctrinae applicationes in quavis nube catasta.
Pachyderm spondet unumquemque fragmentum notitiae quae in machinae exemplar discendi consumuntur possunt indagari et converti.
Solet creare, distribuere, administrare, et observare exempla in machina discendi. Exemplar subcriptio, exemplar procuratio systematis et instrumentum CLI omnes comprehenduntur.
Tincivi possunt automate et amplificare machinam discendi vitae cycli utendi fundamento notali Pachyderm, quod etiam iterabilitatem praestat.
Signa regiminis data strictiora sustinet, processus notitias et impensas repositas dimittit, et negotia adiuvat in inceptis scientiarum suarum ad mercaturam celerius deducendis.
5. Polyaxon
Polyaxonte suggestu utens, apparatus studiorum incepta et applicationes altae studiorum replicari et per totam vitam cycli administrari possunt.
Polyaxon potest hospitem et instrumentum administrare, et in quamlibet datorum centrum vel provisoris nubem collocari potest. Quales sunt Torch, Tensorflow, et MXNet, quae omnia profundissimarum litterarum compages popularis sustinent.
Cum ad orchestrationem pervenerit, Polyaxon dat ut plurimum botri tuo conficias munia et tentationes per suas CLI, ashboardday, SDKs, vel REQUIES API.
Eam offert:
- Versione patenti nunc uti potes, sed electiones etiam includit pro corporatum.
- Quamvis vitam integram comprehendat, incluso orchestratione currendo, multo magis capax est.
- Cum technica documenta referentia, initii rationes, discendi materias, manuales, tutoriales, commutationes, et plura, suggestum est valde bene documentum.
- Cum experimento indagationis indagari, potest habere oculum in, indagare, et experimentum optimizationis singulis aestimare.
6. Comet
Cometa suggestum est machinae meta discentis quae vestigia, contraria, explicat et experimenta et exempla melioris facit.
Omnia experimentorum tuorum in uno loco videri et comparari possunt.
Munera habet pro quolibet apparatus studiorum munere, ubicunque codice tuo conficitur, et cum qualibet bibliotheca discendi apparatus.
Cometa convenit pro coetibus, singulis, institutis academicis, negotiis, et omnibus aliis, qui experimenta, opus streamline, et experimenta ducere cupit cito visualisizare.
Data phisicis et iugis possunt indagare, declarare, emendare et experimenta et exempla comparare utentes machinam meta-machinam discendi suggestum Comet.
Eam offert:
- Multae facultates sunt pro sodalibus manipulis ad munia communicanda.
- Plures habet integrationes quae eam simplicem faciunt ut cum aliis technologiis coniungat
- Munera bene currentis ML librariorum
- Cura user procuratio
- Comparatio experimentorum datur, inclusa comparatio codicis, hyperparametri, metricae, praedicationum, clientelarum, ratio metrica.
- Distinctos modulos praebet ad visionem, auditum, textum, et ad tabular notas quae tibi exempla visualizes.
7. Optuna
Optuna est ratio optimization autonomae hyperparametri quae applicari potest tum machinae discendi tum profundae doctrinae tum aliis campis.
Varias habet algorithmos incisionis e quibus eligere potes (vel ligamen), id valde simplex facit ut exercitationem per numerosos computatores distribuat et eventus attractivos praebet visualizationis.
Apparatus popularis studiorum bibliothecarum sicut PyTorch, TensorFlow, Keras, FastAI, sci-ornamentum discendi, LightGBM, et XGBoost omnes cum eo integri sunt.
Algorithmos incisio praebet, quae clientes efficiunt ut celerius proventum consequantur, celeriter reducendo exempla quae promittendo non spectant.
Python-substructio algorithms utens, automatice specimen hyperparametris exquirit. Optuna fovet hyperparametrum parallelisatum per plura fila perquirit sine originali codice mutato.
Eam offert:
- Exercitationem in botro distributam sustinet et in una computatorio (multi-processus) (multi-nodi)
- Plures artes torulo sustinet concursum accelerare (et utere minus computa)
- Habet varias visualizationes potentes, ut scalpere insidias, formas insidias et coordinatas parallelas.
8. Kedro
Kedro Pythonis compage libera est in codice scripto qui renovari et conservari potest pro notitiarum scientiarum inceptis.
Ideas affert ab optimis exercitiis in programmatis machinatione ad machinam discendi codicem. Python est fundamentum huius instrumenti orchestrationis workflui.
Ut processus tuos ML simpliciores et subtiliores efficias, elaborationes operum producibiles, conservabiles et modulationes explicari potes.
Kedro principia machinativa programmatis incorporat sicut modularitas, officiorum separatio, et in machinam discendi ambitum vertit.
Ex Cookiecutter Data Scientiae, praebet compagem incepti communis et aptabilis.
Plures notitiarum simplicium connexiones ad usum reponunt et onera data per plures systemata fasciculi et formarum fasciculorum, a notitia catalogi tractantur. Apparatus discendi efficacius incepta facit et simpliciorem datorum pipelines aedificandi.
Eam offert:
- Kedro permittit ut machinam solitariam vel dispersam vel instruere.
- Potes automate dependentiae inter Pythonem codicem et influxum visualisationi per abstractionem pipelineam.
- Per usum modularis, reusable codicis, haec technica adiutricem operam adiuvat in variis gradibus ac melioris fructibus in ambitu coding.
- Praecipuum propositum est vitia pugillares Iupyteris, unum-absentis scripta superare, et glutinare codicem scribendo certas scientias programmandi.
9. BentoML
Apparatus discendi API terminos aedificandi facilior factus est cum BentoML.
Formam praebet adhuc infrastructuram condensatam, ut apparatus eruditorum exempla discendi moveat in productionem.
Dat involucrum ad exempla eruditorum ad usum productionis in occasu, eas interpretando utens aliqua ML compage. Ambae offline batch servientes et API online servientes sustentantur.
Exemplar summus perficientur servientis et laboris fluxus flexilis notae sunt BentoML.
Accedit, ministrans offert adaptivas micro-basing. Unificatus aditus ad exempla ordinandi et pervestigationum delineandi vestigia servans ab UI ashboardday providetur.
Tempus nullum server tempus, quia mechanismus operans modularis est et conformatio reusable est. Flexibile suggestum est ad exempla providendi, ordinandi et explicandi ML.
Eam offert:
- Modulare consilium habet aptum.
- Per complures Vestibulum.
- Non potest automatice attingere scalam horizontalem.
- Unum exemplar dat forma, exemplar procuratio, exemplar packaging, ac summus perficientur exemplar inserviens.
10. Seldon
Datae phisicae rationes creare, disponere et machinam discendi exempla et experimenta efficere possunt in scala Kubernetes utentes compagem apertam Seldon Core.
TensorFlow, sci-ornamentum discas, scintilla, R, Java et H2O sunt paucae instrumentorum instrumentorum quae ab eo sustentantur.
Etiam intercedit cum Kubeflow et in OpenShift RedHat. Core Seldon transformat apparatus discentium exempla (ML exempla) vel involucra linguae (linguarum Python, Java, etc.) in productionem microservices REQUIES/GRPC.
Optimus MLOps instrumentorum ad emendandam machinam discendi processuum hoc unum est.
Simplex est ad exempla ML continens et probandum usabilitatis et securitatis utendi Seldon Core.
Eam offert:
- Exemplar instruere simplicius fieri potest cum pluribus oppositis, sicut instruere canaria.
- Ad sciendum quare certae praedictiones factae sunt, utere explicatoribus exemplaribus.
- Cum quaestiones oriuntur, oculum observa in exemplaribus productionis utentes systemate vigilanti.
Conclusio
MLOps adiuvare potest ut machinae operationes discendi melius faciant. MLOps accelerare potest instruere, notitias collectiones facere et debugging simpliciores, et cooperationem emendare inter fabrum et phisicum phisicum.
Ut instrumentum MLOps eligas, quod maxime tuis necessitatibus convenit, haec post interrogationes 10 solutiones populares MLOps, quarum pleraeque apertae sunt.
Leave a Reply