നിരവധി ആഗോള മേഖലകൾ മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ (എംഎൽ) കൂടുതൽ ഗണ്യമായ നിക്ഷേപം നടത്താൻ തുടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.
എംഎൽ മോഡലുകൾ തുടക്കത്തിൽ സമാരംഭിക്കാനും പ്രവർത്തിപ്പിക്കാനും സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകളുടെ ടീമുകൾക്ക് കഴിയും, എന്നാൽ ഏറ്റവും വലിയ തടസ്സങ്ങളിലൊന്ന് നേടിയ അറിവ് അടുത്ത മോഡലിലേക്ക് മാറ്റുക എന്നതാണ്, അങ്ങനെ പ്രക്രിയകൾ വിപുലീകരിക്കാൻ കഴിയും.
മോഡൽ ലൈഫ് സൈക്കിൾ മാനേജ്മെന്റിൽ ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന പ്രക്രിയകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും സ്റ്റാൻഡേർഡ് ചെയ്യുന്നതിനും, മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്ന ടീമുകൾ MLOps ടെക്നിക്കുകൾ കൂടുതലായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഇന്ന് ലഭ്യമായ ചില മികച്ച MLOps ടൂളുകളെക്കുറിച്ചും പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളെക്കുറിച്ചും ഒരു ടൂൾ, ഡവലപ്പർ, പ്രൊസീജറൽ കാഴ്ചപ്പാടിൽ നിന്ന് മെഷീൻ ലേണിംഗ് എങ്ങനെ എളുപ്പമാക്കാം എന്നിവയെ കുറിച്ച് കൂടുതലറിയാൻ വായന തുടരുക.
എന്താണ് MLOps?
മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾക്കായി നയങ്ങളും മാനദണ്ഡങ്ങളും മികച്ച രീതികളും സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു സാങ്കേതികതയെ "മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഓപ്പറേഷൻസ്" അല്ലെങ്കിൽ "എംഎൽഒപ്സ്" എന്ന് വിളിക്കുന്നു.
ഒരു തന്ത്രവും കൂടാതെ ധാരാളം സമയവും വിഭവങ്ങളും അതിൽ നിക്ഷേപിക്കുന്നതിനുപകരം, എംഎൽ വികസനത്തിന്റെ മുഴുവൻ ജീവിതചക്രവും - ഗർഭധാരണം മുതൽ വിന്യാസം വരെ - സൂക്ഷ്മമായി രേഖപ്പെടുത്തുകയും മികച്ച ഫലങ്ങൾക്കായി കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ് MLOps ലക്ഷ്യമിടുന്നത്.
ML ഓപ്പറേറ്റർമാർക്കും ഡെവലപ്പർമാർക്കും മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഡെവലപ്മെന്റ് കൂടുതൽ സ്കെയിലബിൾ ആക്കുന്ന വിധത്തിൽ മികച്ച സമ്പ്രദായങ്ങൾ ക്രോഡീകരിക്കുക, അതുപോലെ തന്നെ ML മോഡലുകളുടെ ഗുണനിലവാരവും സുരക്ഷയും വർദ്ധിപ്പിക്കുക എന്നതാണ് MLOps-ന്റെ ലക്ഷ്യം.
ചിലർ MLOps-നെ "മെഷീൻ ലേണിംഗിനുള്ള DevOps" എന്ന് വിളിക്കുന്നു, കാരണം ഇത് കൂടുതൽ സവിശേഷമായ സാങ്കേതിക വികസന മേഖലയിലേക്ക് DevOps തത്വങ്ങൾ വിജയകരമായി പ്രയോഗിക്കുന്നു.
MLOps-നെ കുറിച്ച് ചിന്തിക്കാനുള്ള ഒരു ഉപകാരപ്രദമായ മാർഗമാണിത്, കാരണം, DevOps പോലെ, അറിവ് പങ്കിടൽ, സഹകരണം, ടീമുകൾക്കും ടൂളുകൾക്കുമിടയിലെ മികച്ച സമ്പ്രദായങ്ങൾ എന്നിവയ്ക്ക് ഇത് ഊന്നൽ നൽകുന്നു.
MLOps, ഡെവലപ്പർമാർ, ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾ, ഓപ്പറേഷൻസ് ടീമുകൾ എന്നിവർക്ക് സഹകരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ചട്ടക്കൂട് നൽകുന്നു, അതിന്റെ ഫലമായി ഏറ്റവും ശക്തമായ ML മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു.
എന്തിനാണ് MLOps ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത്?
MLOps ടൂളുകൾക്ക് ഒരു ML ടീമിനായി വിപുലമായ ചുമതലകൾ നിർവഹിക്കാൻ കഴിയും, എന്നിരുന്നാലും, അവ പലപ്പോഴും രണ്ട് ഗ്രൂപ്പുകളായി തിരിച്ചിരിക്കുന്നു: പ്ലാറ്റ്ഫോം അഡ്മിനിസ്ട്രേഷൻ, വ്യക്തിഗത ഘടക മാനേജ്മെന്റ്.
ചില MLOps ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ ഡാറ്റ അല്ലെങ്കിൽ മെറ്റാഡാറ്റ മാനേജ്മെന്റ് പോലെയുള്ള ഒരൊറ്റ പ്രധാന പ്രവർത്തനത്തിൽ മാത്രം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുമ്പോൾ, മറ്റ് ടൂളുകൾ കൂടുതൽ എല്ലാം ഉൾക്കൊള്ളുന്ന തന്ത്രം സ്വീകരിക്കുകയും ML ലൈഫ് സൈക്കിളിന്റെ വിവിധ വശങ്ങളെ നിയന്ത്രിക്കാൻ MLOps പ്ലാറ്റ്ഫോം നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.
നിങ്ങൾ ഒരു സ്പെഷ്യലിസ്റ്റിനെയോ കൂടുതൽ വിശാലമായ ഉപകരണത്തെയോ തിരയുകയാണെങ്കിലും, ഈ ML വികസന മേഖലകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് നിങ്ങളുടെ ടീമിനെ സഹായിക്കുന്ന MLOps പരിഹാരങ്ങൾക്കായി തിരയുക:
- ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ
- ഡിസൈനും മോഡലിംഗും
- പ്രോജക്റ്റുകളുടെയും ജോലിസ്ഥലത്തിന്റെയും മാനേജ്മെന്റ്
- ML മോഡൽ വിന്യാസവും തുടർച്ചയായ പരിപാലനവും
- ലൈഫ് സൈക്കിൾ മാനേജ്മെന്റ് തുടക്കം മുതൽ അവസാനം വരെ, ഇത് സാധാരണയായി പൂർണ്ണ-സേവന MLOps പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
MLOps ടൂളുകൾ
1. MLFlow
മെഷീൻ ലേണിംഗ് ലൈഫ് സൈക്കിൾ നിയന്ത്രിക്കുന്നത് ഓപ്പൺ സോഴ്സ് പ്ലാറ്റ്ഫോമായ MLflow ആണ്, കൂടാതെ ഒരു കേന്ദ്ര മോഡൽ രജിസ്ട്രേഷൻ, വിന്യാസം, പരീക്ഷണം എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.
MLflow വ്യക്തിഗതമായും കൂട്ടായും ഏത് സൈസ് ടീമിനും ഉപയോഗിക്കാം. ലൈബ്രറികൾക്ക് ഉപകരണത്തിൽ യാതൊരു സ്വാധീനവുമില്ല.
ഏത് പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷയ്ക്കും മെഷീൻ ലേണിംഗ് ലൈബ്രറിക്കും ഇത് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതും വിന്യസിക്കുന്നതും നിയന്ത്രിക്കുന്നതും ലളിതമാക്കുന്നതിന്, MLFlow നിരവധി മെഷീൻ ലേണിംഗ് ചട്ടക്കൂടുകളുമായി ഇടപഴകുന്നു. ടെൻസോർഫ്ലോ പൈറ്റോർച്ചും.
കൂടാതെ, നിലവിലുള്ള ഏതെങ്കിലും മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രോഗ്രാമുകളിലോ ലൈബ്രറികളിലോ ഉൾപ്പെടുത്താൻ കഴിയുന്ന എളുപ്പത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന API-കൾ MLflow നൽകുന്നു.
ട്രാക്കിംഗും ആസൂത്രണ പരീക്ഷണങ്ങളും സുഗമമാക്കുന്ന നാല് പ്രധാന സവിശേഷതകൾ MLflow ന് ഉണ്ട്:
- MLflow ട്രാക്കിംഗ് - മെഷീൻ ലേണിംഗ് കോഡ് പാരാമീറ്ററുകൾ, പതിപ്പുകൾ, മെട്രിക്സ്, ആർട്ടിഫാക്റ്റുകൾ എന്നിവ ലോഗ് ചെയ്യുന്നതിനും തുടർന്ന് ഫലങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നതിനും കോൺട്രാസ്റ്റ് ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള ഒരു API, UI.
- MLflow പ്രോജക്റ്റുകൾ - ഉൽപ്പാദനത്തിലേക്ക് മാറ്റുന്നതിനോ മറ്റ് ഡാറ്റ ശാസ്ത്രജ്ഞരുമായി പങ്കിടുന്നതിനോ വേണ്ടി പുനരുപയോഗിക്കാവുന്ന, പുനരുൽപ്പാദിപ്പിക്കാവുന്ന ഫോർമാറ്റിലുള്ള പാക്കേജിംഗ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് കോഡ്
- MLflow മോഡലുകൾ - വിവിധ ML ലൈബ്രറികളിൽ നിന്നുള്ള മോഡൽ സെർവിംഗ്, അനുമാന സംവിധാനങ്ങളുടെ ശ്രേണിയിലേക്ക് മോഡലുകൾ പരിപാലിക്കുകയും വിന്യസിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു
- MLflow മോഡൽ രജിസ്ട്രി - മോഡൽ പതിപ്പിംഗ്, സ്റ്റേജ് ട്രാൻസിഷനുകൾ, വ്യാഖ്യാനങ്ങൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ ഒരു MLflow മോഡലിന്റെ മുഴുവൻ ആയുസ്സിന്റെയും സഹകരണ മാനേജ്മെന്റ് പ്രാപ്തമാക്കുന്ന ഒരു കേന്ദ്ര മോഡൽ സ്റ്റോർ.
2. കുബേഫ്ലോ
കുബെർനെറ്റസിനുള്ള ML ടൂൾബോക്സിനെ Kubeflow എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ഡോക്കർ കണ്ടെയ്നറുകൾ പാക്കേജിംഗും കൈകാര്യം ചെയ്യലും, പരിപാലനത്തിന് സഹായിക്കുന്നു മെഷീൻ ലേണിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾ.
റൺ ഓർക്കസ്ട്രേഷനും മെഷീൻ ലേണിംഗ് വർക്ക്ഫ്ലോകളുടെ വിന്യാസവും ലളിതമാക്കുന്നതിലൂടെ, ഇത് മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളുടെ സ്കേലബിളിറ്റി പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു.
ഇത് ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് പ്രോജക്റ്റാണ്, അതിൽ വ്യത്യസ്ത ML ആവശ്യങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ ഒരു കൂട്ടം കോംപ്ലിമെന്ററി ടൂളുകളും ചട്ടക്കൂടുകളും ഉൾപ്പെടുന്നു.
നീണ്ട ML പരിശീലന ജോലികൾ, മാനുവൽ പരീക്ഷണങ്ങൾ, ആവർത്തനക്ഷമത, DevOps വെല്ലുവിളികൾ എന്നിവ Kubeflow പൈപ്പ്ലൈനുകൾ ഉപയോഗിച്ച് കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും.
പരിശീലനം, പൈപ്പ്ലൈൻ വികസനം, പരിപാലനം എന്നിവയുൾപ്പെടെ മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ നിരവധി ഘട്ടങ്ങൾക്കായി ജൂപ്പിറ്റർ നോട്ട്ബുക്കുകൾ, Kubeflow പ്രത്യേക സേവനങ്ങളും ഏകീകരണവും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
നിങ്ങളുടെ AI വർക്ക്ലോഡുകളുടെ ആയുസ്സ് നിയന്ത്രിക്കുന്നതും ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതും കുബെർനെറ്റസ് ക്ലസ്റ്ററുകളിലേക്ക് മെഷീൻ ലേണിംഗ് (ML) മോഡലുകളും ഡാറ്റ പൈപ്പ്ലൈനുകളും വിന്യസിക്കുന്നതും ഇത് ലളിതമാക്കുന്നു.
ഇത് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു:
- സിസ്റ്റവുമായി സംവദിക്കാൻ SDK ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള നോട്ട്ബുക്കുകൾ
- റണ്ണുകൾ, ജോലികൾ, പരീക്ഷണങ്ങൾ എന്നിവ നിയന്ത്രിക്കുന്നതിനും നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനുമുള്ള ഒരു ഉപയോക്തൃ ഇന്റർഫേസ് (UI).
- ഓരോ തവണയും പുനർനിർമ്മിക്കാതെ തന്നെ എൻഡ്-ടു-എൻഡ് സൊല്യൂഷനുകൾ വേഗത്തിൽ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാനും ഘടകങ്ങളും പൈപ്പ് ലൈനുകളും വീണ്ടും ഉപയോഗിക്കാനും.
- Kubeflow-യുടെ ഒരു പ്രധാന ഘടകമെന്ന നിലയിൽ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ഒറ്റപ്പെട്ട ഇൻസ്റ്റാളേഷൻ എന്ന നിലയിൽ, Kubeflow പൈപ്പ്ലൈനുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
3. ഡാറ്റ പതിപ്പ് നിയന്ത്രണം
മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രോജക്റ്റുകൾക്കായുള്ള ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് പതിപ്പ് നിയന്ത്രണ പരിഹാരത്തെ DVC അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റ പതിപ്പ് കൺട്രോൾ എന്ന് വിളിക്കുന്നു.
നിങ്ങൾ ഏത് ഭാഷ തിരഞ്ഞെടുത്താലും, പൈപ്പ്ലൈൻ നിർവചനത്തെ സഹായിക്കുന്ന ഒരു പരീക്ഷണാത്മക ഉപകരണമാണിത്.
നിങ്ങളുടെ ML മോഡലിന്റെ മുമ്പത്തെ പതിപ്പിൽ ഒരു പ്രശ്നം കണ്ടെത്തുമ്പോൾ സമയം ലാഭിക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നതിന് DVC കോഡ്, ഡാറ്റ പതിപ്പിംഗ്, പുനരുൽപാദനക്ഷമത എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
കൂടാതെ, നിങ്ങളുടെ മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കാനും അത് നിങ്ങളുടെ ടീം അംഗങ്ങൾക്ക് വിതരണം ചെയ്യാനും DVC പൈപ്പ്ലൈനുകൾ ഉപയോഗിക്കാം. ബിഗ് ഡാറ്റ ഓർഗനൈസേഷനും പതിപ്പിംഗും ഡിവിസിക്ക് കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും, കൂടാതെ ഡാറ്റ എളുപ്പത്തിൽ ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്ന രീതിയിൽ സംഭരിക്കാനും കഴിയും.
ഇതിൽ ചില (പരിമിതമായ) പരീക്ഷണ ട്രാക്കിംഗ് ഫീച്ചറുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നുണ്ടെങ്കിലും, ഇത് കൂടുതലും ഡാറ്റയിലും പൈപ്പ്ലൈൻ പതിപ്പിലും മാനേജ്മെന്റിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.
ഇത് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു:
- ഇത് സ്റ്റോറേജ് അജ്ഞ്ഞേയവാദിയാണ്, അതിനാൽ വിവിധ സ്റ്റോറേജ് തരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും.
- ഇത് ട്രാക്കിംഗ് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും നൽകുന്നു.
- ML ഘട്ടങ്ങളെ ഒരു DAG-ലേക്ക് യോജിപ്പിക്കുന്നതിനും പൈപ്പ് ലൈനുകൾ മുഴുവനും തുടക്കം മുതൽ അവസാനം വരെ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിനുമുള്ള ഒരു മുൻകൂർ നിർമ്മിത മാർഗം
- ഓരോ ML മോഡലിന്റെയും മുഴുവൻ വികസനവും അതിന്റെ മുഴുവൻ കോഡും ഡാറ്റ പ്രൊവെനൻസും ഉപയോഗിച്ച് പിന്തുടരാനാകും.
- ഒരു പരീക്ഷണത്തിനുള്ള പ്രാരംഭ കോൺഫിഗറേഷൻ, ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ, പ്രോഗ്രാം കോഡ് എന്നിവ വിശ്വസ്തതയോടെ സംരക്ഷിക്കുന്നതിലൂടെ പുനരുൽപാദനക്ഷമത.
4. പാച്ചിഡെർം
ഡിവിസിക്ക് സമാനമായി മെഷീൻ ലേണിംഗിനും ഡാറ്റ സയൻസിനും വേണ്ടിയുള്ള ഒരു പതിപ്പ്-നിയന്ത്രണ പ്രോഗ്രാമാണ് പാച്ചിഡെർം.
കൂടാതെ, ഇത് ഉപയോഗിച്ചാണ് സൃഷ്ടിച്ചത് ഡോക്കറും കുബർനെറ്റസും, ഇതിന് ഏത് ക്ലൗഡ് പ്ലാറ്റ്ഫോമിലും മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യാനും വിന്യസിക്കാനും കഴിയും.
ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലിലേക്ക് ഉപയോഗിക്കുന്ന ഓരോ ഡാറ്റയും തിരികെ ട്രാക്ക് ചെയ്യാനും പതിപ്പിക്കാനും കഴിയുമെന്ന് Pachyderm ഉറപ്പ് നൽകുന്നു.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും വിതരണം ചെയ്യുന്നതിനും നിയന്ത്രിക്കുന്നതിനും നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനും ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു മോഡൽ രജിസ്ട്രി, ഒരു മോഡൽ മാനേജ്മെന്റ് സിസ്റ്റം, ഒരു CLI ടൂൾബോക്സ് എന്നിവയെല്ലാം ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്.
ഡെവലപ്പർമാർക്ക് പാച്ചിഡെർമിന്റെ ഡാറ്റാ ഫൗണ്ടേഷൻ ഉപയോഗിച്ച് അവരുടെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ലൈഫ് സൈക്കിൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാനും വികസിപ്പിക്കാനും കഴിയും, ഇത് ആവർത്തനക്ഷമത ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഇത് കർശനമായ ഡാറ്റാ ഗവേണൻസ് സ്റ്റാൻഡേർഡുകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗും സ്റ്റോറേജ് ചെലവും കുറയ്ക്കുന്നു, കൂടാതെ ബിസിനസ്സുകളെ അവരുടെ ഡാറ്റാ സയൻസ് സംരംഭങ്ങൾ കൂടുതൽ വേഗത്തിൽ വിപണിയിലെത്തിക്കുന്നതിന് സഹായിക്കുന്നു.
5. പോളിയാക്സൺ
പോളിയാക്സൺ പ്ലാറ്റ്ഫോം ഉപയോഗിച്ച്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രോജക്റ്റുകളും ആഴത്തിലുള്ള പഠന ആപ്ലിക്കേഷനുകളും അവയുടെ മുഴുവൻ ജീവിത ചക്രത്തിലും പകർത്താനും നിയന്ത്രിക്കാനും കഴിയും.
Polyaxon-ന് ടൂൾ ഹോസ്റ്റ് ചെയ്യാനും നിയന്ത്രിക്കാനും കഴിയും, അത് ഏത് ഡാറ്റാ സെന്ററിലോ ക്ലൗഡ് പ്രൊവൈഡറിലോ സ്ഥാപിക്കാം. ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ എല്ലാ ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂടുകളെയും പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ടോർച്ച്, ടെൻസർഫ്ലോ, MXNet എന്നിവ പോലുള്ളവ.
ഓർക്കസ്ട്രേഷന്റെ കാര്യം വരുമ്പോൾ, അവരുടെ CLI, ഡാഷ്ബോർഡ്, SDK-കൾ അല്ലെങ്കിൽ REST API വഴി ടാസ്ക്കുകളും ടെസ്റ്റുകളും ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്തുകൊണ്ട് നിങ്ങളുടെ ക്ലസ്റ്ററിനെ പരമാവധി പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ Polyaxon നിങ്ങളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
ഇത് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു:
- നിങ്ങൾക്ക് ഇപ്പോൾ ഓപ്പൺ സോഴ്സ് പതിപ്പ് ഉപയോഗിക്കാം, എന്നാൽ അതിൽ കോർപ്പറേറ്റിനുള്ള ചോയിസുകളും ഉൾപ്പെടുന്നു.
- റൺ ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ ഉൾപ്പെടെയുള്ള സമ്പൂർണ്ണ ജീവിതചക്രം ഇത് ഉൾക്കൊള്ളുന്നുണ്ടെങ്കിലും, ഇതിന് വളരെയധികം കഴിവുണ്ട്.
- സാങ്കേതിക റഫറൻസ് ഡോക്യുമെന്റുകൾ, ആരംഭിക്കുന്നതിനുള്ള മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ, പഠന സാമഗ്രികൾ, മാനുവലുകൾ, ട്യൂട്ടോറിയലുകൾ, ചേഞ്ച്ലോഗുകൾ എന്നിവയും അതിലേറെയും ഉപയോഗിച്ച്, ഇത് വളരെ നന്നായി രേഖപ്പെടുത്തപ്പെട്ട പ്ലാറ്റ്ഫോമാണ്.
- പരീക്ഷണ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ ഡാഷ്ബോർഡ് ഉപയോഗിച്ച്, ഓരോ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പരീക്ഷണവും നിരീക്ഷിക്കാനും ട്രാക്ക് ചെയ്യാനും വിലയിരുത്താനും സാധിക്കും.
6. ധൂമകേതു
പരീക്ഷണങ്ങളും മോഡലുകളും ട്രാക്കുചെയ്യുകയും വൈരുദ്ധ്യം കാണിക്കുകയും വിശദീകരിക്കുകയും മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്ന മെറ്റാ മെഷീൻ ലേണിംഗിനുള്ള ഒരു പ്ലാറ്റ്ഫോമാണ് കോമറ്റ്.
നിങ്ങളുടെ എല്ലാ പരീക്ഷണങ്ങളും ഒരു സ്ഥലത്ത് കാണാനും താരതമ്യം ചെയ്യാനും കഴിയും.
ഏത് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടാസ്ക്കിനും, നിങ്ങളുടെ കോഡ് നടപ്പിലാക്കുന്നിടത്തും, ഏത് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ലൈബ്രറിയിലും ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
ഗ്രൂപ്പുകൾക്കും വ്യക്തികൾക്കും അക്കാദമിക് സ്ഥാപനങ്ങൾക്കും ബിസിനസുകൾക്കും പരീക്ഷണങ്ങൾ വേഗത്തിൽ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാനും ജോലി കാര്യക്ഷമമാക്കാനും പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്താനും ആഗ്രഹിക്കുന്ന മറ്റൊരാൾക്കും വാൽനക്ഷത്രം അനുയോജ്യമാണ്.
സ്വയം ഹോസ്റ്റ് ചെയ്തതും ക്ലൗഡ് അധിഷ്ഠിതവുമായ മെറ്റാ-മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്ലാറ്റ്ഫോം കോമറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾക്കും ടീമുകൾക്കും ട്രാക്ക് ചെയ്യാനും വ്യക്തമാക്കാനും മെച്ചപ്പെടുത്താനും പരീക്ഷണങ്ങളും മോഡലുകളും താരതമ്യം ചെയ്യാനും കഴിയും.
ഇത് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു:
- ടീം അംഗങ്ങൾക്ക് ടാസ്ക്കുകൾ പങ്കിടുന്നതിന് നിരവധി കഴിവുകൾ നിലവിലുണ്ട്.
- മറ്റ് സാങ്കേതിക വിദ്യകളുമായി ലിങ്ക് ചെയ്യുന്നത് ലളിതമാക്കുന്ന നിരവധി സംയോജനങ്ങൾ ഇതിന് ഉണ്ട്
- നിലവിലുള്ള ML ലൈബ്രറികളിൽ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു
- ഉപയോക്തൃ മാനേജ്മെന്റ് ശ്രദ്ധിക്കുന്നു
- കോഡ്, ഹൈപ്പർപാരാമീറ്ററുകൾ, മെട്രിക്സ്, പ്രവചനങ്ങൾ, ഡിപൻഡൻസികൾ, സിസ്റ്റം മെട്രിക്സ് എന്നിവയുടെ താരതമ്യം ഉൾപ്പെടെയുള്ള പരീക്ഷണങ്ങളുടെ താരതമ്യം പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കിയിരിക്കുന്നു.
- സാമ്പിളുകൾ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന കാഴ്ച, ഓഡിയോ, ടെക്സ്റ്റ്, ടാബുലാർ ഡാറ്റ എന്നിവയ്ക്കായി വ്യതിരിക്തമായ മൊഡ്യൂളുകൾ നൽകുന്നു.
7. ഒപ്തുന
ഓട്ടോണമസ് ഹൈപ്പർപാരാമീറ്റർ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുള്ള ഒരു സംവിധാനമാണ് ഒപ്ടൂണ, അത് മെഷീൻ ലേണിംഗിലും ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിലും മറ്റ് മേഖലകളിലും പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും.
നിങ്ങൾക്ക് തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ കഴിയുന്ന (അല്ലെങ്കിൽ ലിങ്ക്) വൈവിധ്യമാർന്ന അത്യാധുനിക അൽഗോരിതങ്ങൾ ഇതിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, നിരവധി കമ്പ്യൂട്ടറുകളിൽ പരിശീലനം വിതരണം ചെയ്യുന്നത് വളരെ ലളിതമാക്കുന്നു, കൂടാതെ ആകർഷകമായ ഫലങ്ങൾ ദൃശ്യവൽക്കരണം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
PyTorch, TensorFlow, Keras, FastAI, sci-kit-learn, LightGBM, XGBoost എന്നിങ്ങനെയുള്ള ജനപ്രിയ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ലൈബ്രറികളെല്ലാം ഇതുമായി സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു.
വാഗ്ദാനമായി തോന്നാത്ത സാമ്പിളുകൾ വേഗത്തിൽ കുറച്ചുകൊണ്ട് ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് കൂടുതൽ വേഗത്തിൽ ഫലങ്ങൾ ലഭിക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന അത്യാധുനിക അൽഗോരിതങ്ങൾ ഇത് നൽകുന്നു.
പൈത്തൺ അധിഷ്ഠിത അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച്, അത് അനുയോജ്യമായ ഹൈപ്പർപാരാമീറ്ററുകൾക്കായി സ്വയമേവ തിരയുന്നു. ഒറിജിനൽ കോഡിൽ മാറ്റം വരുത്താതെ തന്നെ പല ത്രെഡുകളിലും സമാന്തരമായ ഹൈപ്പർപാരാമീറ്റർ തിരയലുകൾ Optuna പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു.
ഇത് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു:
- ഇത് ഒരു ക്ലസ്റ്ററിലും ഒരു കമ്പ്യൂട്ടറിലും (മൾട്ടി-പ്രോസസ്) (മൾട്ടി-നോഡ്) വിതരണം ചെയ്ത പരിശീലനത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു
- ഇത് ഒത്തുചേരൽ വേഗത്തിലാക്കാൻ നിരവധി ട്രിമ്മിംഗ് ടെക്നിക്കുകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു (കൂടാതെ കുറച്ച് കമ്പ്യൂട്ട് ഉപയോഗിക്കുക)
- സ്ലൈസ് പ്ലോട്ട്, കോണ്ടൂർ പ്ലോട്ട്, പാരലൽ കോർഡിനേറ്റുകൾ എന്നിങ്ങനെയുള്ള ശക്തമായ വിഷ്വലൈസേഷനുകൾ ഇതിന് ഉണ്ട്.
8. കെഡ്രോ
ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രോജക്റ്റുകൾക്കായി അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യാനും പരിപാലിക്കാനും കഴിയുന്ന കോഡ് എഴുതുന്നതിനുള്ള ഒരു സൗജന്യ പൈത്തൺ ചട്ടക്കൂടാണ് കെഡ്രോ.
സോഫ്റ്റ്വെയർ എഞ്ചിനീയറിംഗിലെ മികച്ച സമ്പ്രദായങ്ങളിൽ നിന്ന് മെഷീൻ ലേണിംഗ് കോഡിലേക്ക് ഇത് ആശയങ്ങൾ കൊണ്ടുവരുന്നു. ഈ വർക്ക്ഫ്ലോ ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ ടൂളിന്റെ അടിത്തറയാണ് പൈത്തൺ.
നിങ്ങളുടെ ML പ്രക്രിയകൾ ലളിതവും കൂടുതൽ കൃത്യവുമാക്കാൻ, നിങ്ങൾക്ക് പുനരുൽപ്പാദിപ്പിക്കാവുന്നതും പരിപാലിക്കാവുന്നതും മോഡുലാർ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ വികസിപ്പിക്കാൻ കഴിയും.
മോഡുലാരിറ്റി, ഉത്തരവാദിത്തങ്ങളുടെ വേർതിരിവ്, ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് പരിതസ്ഥിതിയിൽ പതിപ്പിക്കൽ തുടങ്ങിയ സോഫ്റ്റ്വെയർ എഞ്ചിനീയറിംഗ് തത്വങ്ങൾ കെഡ്രോ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
കുക്കികട്ടർ ഡാറ്റ സയൻസിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ, ഇത് പൊതുവായതും പൊരുത്തപ്പെടുത്താവുന്നതുമായ പ്രോജക്റ്റ് ചട്ടക്കൂട് നൽകുന്നു.
നിരവധി ഫയൽ സിസ്റ്റങ്ങളിലും ഫയൽ ഫോർമാറ്റുകളിലും ഡാറ്റ സംഭരിക്കാനും ലോഡ് ചെയ്യാനും ഉപയോഗിക്കുന്ന നിരവധി ലളിതമായ ഡാറ്റാ കണക്ടറുകൾ, ഡാറ്റ കാറ്റലോഗ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. ഇത് മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രോജക്ടുകളെ കൂടുതൽ ഫലപ്രദമാക്കുകയും ഒരു ഡാറ്റ പൈപ്പ്ലൈൻ നിർമ്മിക്കുന്നത് ലളിതമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഇത് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു:
- കെഡ്രോ ചിതറിക്കിടക്കുന്നതോ ഒറ്റപ്പെട്ടതോ ആയ യന്ത്രം വിന്യാസം അനുവദിക്കുന്നു.
- പൈപ്പ്ലൈൻ അബ്സ്ട്രാക്ഷൻ ഉപയോഗിച്ച് പൈത്തൺ കോഡും വർക്ക്ഫ്ലോ വിഷ്വലൈസേഷനും തമ്മിലുള്ള ഡിപൻഡൻസികൾ നിങ്ങൾക്ക് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാം.
- മോഡുലാർ, പുനരുപയോഗിക്കാവുന്ന കോഡിന്റെ ഉപയോഗത്തിലൂടെ, ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ വിവിധ തലങ്ങളിൽ ടീം സഹകരണം സുഗമമാക്കുകയും കോഡിംഗ് പരിതസ്ഥിതിയിൽ ഉൽപ്പാദനക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.
- ജൂപ്പിറ്റർ നോട്ട്ബുക്കുകൾ, ഒറ്റത്തവണ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ, ഗ്ലൂ-കോഡ് എന്നിവയുടെ പോരായ്മകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാവുന്ന ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രോഗ്രാമിംഗ് എഴുതി മറികടക്കുക എന്നതാണ് പ്രാഥമിക ലക്ഷ്യം.
9. ബെന്റോഎംഎൽ
മെഷീൻ ലേണിംഗ് API എൻഡ് പോയിന്റുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നത് BentoML ഉപയോഗിച്ച് എളുപ്പമാക്കുന്നു.
പഠിച്ച മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളെ ഉൽപ്പാദനത്തിലേക്ക് മാറ്റുന്നതിന് ഇത് ഒരു സാധാരണ എന്നാൽ ഘനീഭവിച്ച ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ നൽകുന്നു.
ഒരു പ്രൊഡക്ഷൻ ക്രമീകരണത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് പഠിച്ച മോഡലുകൾ പാക്കേജുചെയ്യാൻ ഇത് നിങ്ങളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു, ഏതെങ്കിലും ML ചട്ടക്കൂട് ഉപയോഗിച്ച് അവയെ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നു. ഓഫ്ലൈൻ ബാച്ച് സെർവിംഗും ഓൺലൈൻ API സെർവിംഗും പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.
ഉയർന്ന പ്രവർത്തനക്ഷമതയുള്ള മോഡൽ സെർവറും വഴക്കമുള്ള വർക്ക്ഫ്ലോയും BentoML-ന്റെ സവിശേഷതകളാണ്.
കൂടാതെ, സെർവർ അഡാപ്റ്റീവ് മൈക്രോ ബാച്ചിംഗ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. മോഡലുകൾ സംഘടിപ്പിക്കുന്നതിനും വിന്യാസ നടപടിക്രമങ്ങളുടെ ട്രാക്ക് സൂക്ഷിക്കുന്നതിനുമുള്ള ഒരു ഏകീകൃത സമീപനം യുഐ ഡാഷ്ബോർഡ് നൽകുന്നു.
ഓപ്പറേറ്റിംഗ് മെക്കാനിസം മോഡുലാർ ആയതിനാലും കോൺഫിഗറേഷൻ പുനരുപയോഗിക്കാവുന്നതിനാലും സെർവർ പ്രവർത്തനരഹിതമാകില്ല. ML മോഡലുകൾ നൽകുന്നതിനും സംഘടിപ്പിക്കുന്നതിനും വിന്യസിക്കുന്നതിനുമുള്ള ഒരു ഫ്ലെക്സിബിൾ പ്ലാറ്റ്ഫോമാണ് ഇത്.
ഇത് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു:
- ഇതിന് അനുയോജ്യമായ ഒരു മോഡുലാർ ഡിസൈൻ ഉണ്ട്.
- ഇത് നിരവധി പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിൽ വിന്യാസം സാധ്യമാക്കുന്നു.
- ഇതിന് തിരശ്ചീന സ്കെയിലിംഗ് സ്വയമേവ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല.
- ഇത് ഒരൊറ്റ മോഡൽ ഫോർമാറ്റ്, മോഡൽ മാനേജ്മെന്റ്, മോഡൽ പാക്കേജിംഗ്, ഉയർന്ന പ്രകടന മോഡൽ സെർവിംഗ് എന്നിവ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
10. സെൽഡൺ
ഓപ്പൺ സോഴ്സ് സെൽഡൺ കോർ ചട്ടക്കൂട് ഉപയോഗിച്ച് കുബെർനെറ്റസിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളും പരീക്ഷണങ്ങളും സൃഷ്ടിക്കാനും വിന്യസിക്കാനും നിയന്ത്രിക്കാനും ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് കഴിയും.
TensorFlow, Sci-kit-learn, Spark, R, Java, H2O എന്നിവ ഇത് പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ടൂൾകിറ്റുകളിൽ ചിലത് മാത്രമാണ്.
ഇത് Kubeflow, RedHat-ന്റെ OpenShift എന്നിവയുമായും ഇന്റർഫേസ് ചെയ്യുന്നു. സെൽഡൺ കോർ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ (ML മോഡലുകൾ) അല്ലെങ്കിൽ ഭാഷാ റാപ്പറുകൾ (പൈത്തൺ, ജാവ മുതലായവ) പ്രൊഡക്ഷൻ REST/GRPC മൈക്രോസർവീസുകളാക്കി മാറ്റുന്നു.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രക്രിയകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള മികച്ച MLOps ടൂളുകളിൽ ഒന്ന് ഇതാണ്.
സെൽഡൺ കോർ ഉപയോഗിച്ച് ML മോഡലുകൾ കണ്ടെയ്നറൈസ് ചെയ്യുന്നതും ഉപയോഗക്ഷമതയും സുരക്ഷയും പരിശോധിക്കുന്നതും ലളിതമാണ്.
ഇത് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു:
- കാനറി വിന്യാസം പോലുള്ള നിരവധി ബദലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് മോഡൽ വിന്യാസം ലളിതമാക്കാം.
- നിർദ്ദിഷ്ട പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തിയത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് മനസിലാക്കാൻ, മാതൃകാ വിശദീകരണക്കാരെ ഉപയോഗിക്കുക.
- പ്രശ്നങ്ങൾ ഉണ്ടാകുമ്പോൾ, അലേർട്ടിംഗ് സിസ്റ്റം ഉപയോഗിച്ച് ഉൽപ്പാദന മോഡലുകൾ ശ്രദ്ധിക്കുക.
തീരുമാനം
മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ മികച്ചതാക്കാൻ MLOps സഹായിക്കും. വിന്യാസം വേഗത്തിലാക്കാനും ഡാറ്റ ശേഖരണവും ഡീബഗ്ഗിംഗും ലളിതമാക്കാനും എഞ്ചിനീയർമാരും ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകളും തമ്മിലുള്ള സഹകരണം മെച്ചപ്പെടുത്താനും MLO-കൾക്ക് കഴിയും.
നിങ്ങളുടെ ആവശ്യങ്ങൾക്ക് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ MLOps ടൂൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിന്, ഈ പോസ്റ്റ് 10 ജനപ്രിയ MLOps സൊല്യൂഷനുകൾ പരിശോധിച്ചു, അവയിൽ മിക്കതും ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ആണ്.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക