अनेक जागतिक क्षेत्रे मशीन लर्निंग (ML) मध्ये अधिक मोठ्या प्रमाणावर गुंतवणूक करू लागली आहेत.
ML मॉडेल्स सुरुवातीला लाँच केले जाऊ शकतात आणि तज्ञांच्या टीमद्वारे ऑपरेट केले जाऊ शकतात, परंतु सर्वात मोठा अडथळा म्हणजे प्राप्त ज्ञान पुढील मॉडेलमध्ये हस्तांतरित करणे जेणेकरून प्रक्रियांचा विस्तार केला जाऊ शकतो.
मॉडेल लाइफसायकल मॅनेजमेंटमध्ये समाविष्ट असलेल्या प्रक्रिया सुधारण्यासाठी आणि प्रमाणित करण्यासाठी, मशीन लर्निंग मॉडेल्स तयार करणाऱ्या संघांद्वारे MLOps तंत्रांचा वापर वाढत्या प्रमाणात केला जात आहे.
आज उपलब्ध असलेल्या काही सर्वोत्तम MLOps टूल्स आणि प्लॅटफॉर्मबद्दल अधिक जाणून घेण्यासाठी वाचन सुरू ठेवा आणि ते टूल, डेव्हलपर आणि प्रक्रियात्मक दृष्टिकोनातून मशीन लर्निंग कसे सोपे करू शकतात.
MLOps म्हणजे काय?
मशीन लर्निंग मॉडेल्ससाठी धोरणे, मानदंड आणि सर्वोत्तम पद्धती तयार करण्याचे तंत्र "मशीन लर्निंग ऑपरेशन्स" किंवा "MLOps" म्हणून ओळखले जाते.
MLOps चे उद्दिष्ट आहे की ML विकासाच्या संपूर्ण जीवनचक्राची - गर्भधारणेपासून ते उपयोजनापर्यंत — काळजीपूर्वक दस्तऐवजीकरण केले जाते आणि रणनीतीशिवाय त्यात बराच वेळ आणि संसाधने गुंतवण्याऐवजी उत्कृष्ट परिणामांसाठी व्यवस्थापित केले जातात.
MLOps चे उद्दिष्ट ML ऑपरेटर्स आणि डेव्हलपर्ससाठी मशीन लर्निंग डेव्हलपमेंटला अधिक स्केलेबल बनवण्याबरोबरच ML मॉडेल्सची गुणवत्ता आणि सुरक्षितता वाढवण्यासाठी सर्वोत्तम पद्धतींचे कोडीफाय करणे हे आहे.
काहीजण MLOps चा उल्लेख “मशीन लर्निंगसाठी DevOps” म्हणून करतात कारण ते DevOps तत्त्वे तंत्रज्ञानाच्या विकासाच्या अधिक विशेष क्षेत्रात यशस्वीरित्या लागू करतात.
MLOps बद्दल विचार करण्याचा हा एक उपयुक्त मार्ग आहे कारण, DevOps प्रमाणे, ते कार्यसंघ आणि टूल्समधील ज्ञान सामायिकरण, सहयोग आणि सर्वोत्तम पद्धतींवर भर देते.
MLOps डेव्हलपर, डेटा सायंटिस्ट आणि ऑपरेशन टीमना सहकार्यासाठी फ्रेमवर्क प्रदान करते आणि परिणामी, सर्वात शक्तिशाली ML मॉडेल्स तयार करतात.
MLOps साधने का वापरायची?
MLOps टूल्स एमएल टीमसाठी विस्तृत कर्तव्ये पार पाडू शकतात, तथापि, ते सहसा दोन गटांमध्ये विभागले जातात: प्लॅटफॉर्म प्रशासन आणि वैयक्तिक घटक व्यवस्थापन.
काही MLOps उत्पादने डेटा किंवा मेटाडेटा व्यवस्थापन यासारख्या एका मुख्य कार्यावर केंद्रित असताना, इतर साधने अधिक सर्वसमावेशक धोरण स्वीकारतात आणि ML जीवनचक्राच्या अनेक पैलूंवर नियंत्रण ठेवण्यासाठी MLOps प्लॅटफॉर्म प्रदान करतात.
MLOps सोल्यूशन्स शोधा जे तुमच्या टीमला या ML डेव्हलपमेंट क्षेत्रांचे व्यवस्थापन करण्यात मदत करतात, मग तुम्ही विशेषज्ञ किंवा अधिक व्यापक साधन शोधत असाल:
- डेटा हाताळणी
- डिझाइन आणि मॉडेलिंग
- प्रकल्प आणि कामाच्या ठिकाणी व्यवस्थापन
- एमएल मॉडेल उपयोजन आणि सतत देखभाल
- सुरुवातीपासून शेवटपर्यंत जीवनचक्र व्यवस्थापन, जे सामान्यत: पूर्ण-सेवा MLOps प्लॅटफॉर्मद्वारे ऑफर केले जाते.
MLOps साधने
1. MLFlow
मशीन लर्निंग लाइफसायकल हे ओपन-सोर्स प्लॅटफॉर्म MLflow द्वारे नियंत्रित केले जाते आणि त्यात केंद्रीय मॉडेल नोंदणी, उपयोजन आणि प्रयोग यांचा समावेश होतो.
MLflow वैयक्तिकरित्या आणि एकत्रितपणे कोणत्याही आकाराच्या संघाद्वारे वापरले जाऊ शकते. लायब्ररींचा टूलवर काहीही परिणाम होत नाही.
कोणतीही प्रोग्रामिंग भाषा आणि मशीन लर्निंग लायब्ररी त्याचा वापर करू शकते.
मशीन लर्निंग ऍप्लिकेशनला प्रशिक्षित करणे, उपयोजित करणे आणि व्यवस्थापित करणे सोपे करण्यासाठी, MLFlow अनेक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्कशी संवाद साधते, ज्यामध्ये टेन्सर फ्लो आणि पायटोर्च.
याव्यतिरिक्त, MLflow वापरण्यास सुलभ API प्रदान करते जे कोणत्याही विद्यमान मशीन लर्निंग प्रोग्राम किंवा लायब्ररीमध्ये समाविष्ट केले जाऊ शकतात.
MLflow मध्ये चार प्रमुख वैशिष्ट्ये आहेत जी ट्रॅकिंग आणि नियोजन प्रयोग सुलभ करतात:
- एमएलफ्लो ट्रॅकिंग – मशीन लर्निंग कोड पॅरामीटर्स, आवृत्त्या, मेट्रिक्स आणि आर्टिफॅक्ट्स लॉगिंग करण्यासाठी तसेच नंतर परिणाम प्रदर्शित करण्यासाठी आणि विरोधाभास करण्यासाठी API आणि UI
- एमएलफ्लो प्रोजेक्ट्स – उत्पादनात हस्तांतरित करण्यासाठी किंवा इतर डेटा शास्त्रज्ञांसह सामायिक करण्यासाठी पुन्हा वापरण्यायोग्य, पुनरुत्पादन करण्यायोग्य स्वरूपात पॅकेजिंग मशीन लर्निंग कोड
- एमएलफ्लो मॉडेल्स - विविध एमएल लायब्ररींमधून मॉडेल सर्व्हिंग आणि अनुमान प्रणालीच्या श्रेणीमध्ये मॉडेलची देखभाल आणि तैनाती
- MLflow मॉडेल रजिस्ट्री – एक केंद्रीय मॉडेल स्टोअर जे MLflow मॉडेलच्या संपूर्ण आयुष्याचे सहकारी व्यवस्थापन सक्षम करते, ज्यामध्ये मॉडेल आवृत्ती, स्टेज संक्रमणे आणि भाष्ये समाविष्ट आहेत.
2. कुबेफ्लो
Kubernetes साठी ML टूलबॉक्सला Kubeflow म्हणतात. डॉकर कंटेनरचे पॅकेजिंग आणि व्यवस्थापन, देखभाल करण्यात मदत करते मशीन शिक्षण प्रणाली.
रन ऑर्केस्ट्रेशन आणि मशीन लर्निंग वर्कफ्लोचे डिप्लॉयमेंट सुलभ करून, ते मशीन लर्निंग मॉडेल्सच्या स्केलेबिलिटीला प्रोत्साहन देते.
हा एक मुक्त-स्रोत प्रकल्प आहे ज्यामध्ये विविध ML गरजांनुसार तयार केलेली पूरक साधने आणि फ्रेमवर्कचा काळजीपूर्वक निवडलेला गट समाविष्ट आहे.
लांब ML प्रशिक्षण कार्ये, मॅन्युअल प्रयोग, पुनरावृत्तीक्षमता आणि DevOps आव्हाने Kubeflow Pipelines सह हाताळली जाऊ शकतात.
प्रशिक्षण, पाइपलाइन विकास आणि देखभाल यासह मशीन शिक्षणाच्या अनेक टप्प्यांसाठी ज्युपिटर नोटबुक, Kubeflow विशेष सेवा आणि एकत्रीकरण ऑफर करते.
हे तुमच्या AI वर्कलोड्सच्या आयुष्यभराचे व्यवस्थापन आणि ट्रॅक करणे तसेच मशीन लर्निंग (ML) मॉडेल्स आणि डेटा पाइपलाइन्स Kubernetes क्लस्टर्समध्ये तैनात करणे सोपे करते.
हे ऑफर करते:
- सिस्टमशी संवाद साधण्यासाठी SDK चा वापर करण्यासाठी नोटबुक
- रन, नोकर्या आणि प्रयोग नियंत्रित आणि देखरेख करण्यासाठी वापरकर्ता इंटरफेस (UI).
- प्रत्येक वेळी पुनर्बांधणी न करता एंड-टू-एंड सोल्यूशन्स द्रुतपणे डिझाइन करण्यासाठी आणि घटक आणि पाइपलाइन्सचा पुनर्वापर करा.
- कुबेफ्लोचा मुख्य घटक म्हणून किंवा स्टँडअलोन इंस्टॉलेशन म्हणून, कुबेफ्लो पाइपलाइन ऑफर केल्या जातात.
3. डेटा आवृत्ती नियंत्रण
मशीन लर्निंग प्रोजेक्टसाठी ओपन-सोर्स व्हर्जन कंट्रोल सोल्यूशनला DVC किंवा डेटा व्हर्जन कंट्रोल म्हणतात.
तुम्ही कोणतीही भाषा निवडता, ते एक प्रायोगिक साधन आहे जे पाइपलाइनच्या परिभाषामध्ये मदत करते.
DVC कोड, डेटा व्हर्जनिंग आणि पुनरुत्पादनक्षमतेचा वापर करते जेव्हा तुम्हाला तुमच्या ML मॉडेलच्या पूर्वीच्या आवृत्तीसह समस्या आढळल्यावर तुमचा वेळ वाचवण्यात मदत होते.
याव्यतिरिक्त, तुम्ही तुमचे मॉडेल प्रशिक्षित करण्यासाठी आणि ते तुमच्या टीम सदस्यांना वितरित करण्यासाठी DVC पाइपलाइन वापरू शकता. बिग डेटा ऑर्गनायझेशन आणि व्हर्जनिंग DVC द्वारे हाताळले जाऊ शकते आणि डेटा सहज प्रवेशयोग्य पद्धतीने संग्रहित केला जाऊ शकतो.
जरी यात काही (मर्यादित) प्रयोग ट्रॅकिंग वैशिष्ट्यांचा समावेश आहे, तरीही ते मुख्यतः डेटा आणि पाइपलाइन आवृत्ती आणि व्यवस्थापन यावर लक्ष केंद्रित करते.
हे ऑफर करते:
- हे स्टोरेज अज्ञेयवादी आहे, म्हणून विविध प्रकारचे स्टोरेज वापरणे शक्य आहे.
- हे ट्रॅकिंग आकडेवारी देखील प्रदान करते.
- DAG मध्ये ML टप्प्यात सामील होण्याचे आणि संपूर्ण पाइपलाइन सुरवातीपासून शेवटपर्यंत चालवण्याचे पूर्व-निर्मित साधन
- प्रत्येक ML मॉडेलचा संपूर्ण विकास त्याचा संपूर्ण कोड आणि डेटा प्रोव्हेन्स वापरून अनुसरण करता येतो.
- प्रयोगासाठी प्रारंभिक कॉन्फिगरेशन, इनपुट डेटा आणि प्रोग्राम कोड विश्वासूपणे जतन करून पुनरुत्पादकता.
4. पॅचीडर्म
Pachyderm हा DVC प्रमाणेच मशीन लर्निंग आणि डेटा सायन्ससाठी आवृत्ती-नियंत्रण कार्यक्रम आहे.
याव्यतिरिक्त, कारण ते वापरून तयार केले गेले होते डॉकर आणि कुबर्नेट्स, ते कोणत्याही क्लाउड प्लॅटफॉर्मवर मशीन लर्निंग अनुप्रयोग कार्यान्वित आणि तैनात करू शकते.
Pachyderm हमी देते की मशीन लर्निंग मॉडेलमध्ये वापरल्या जाणार्या डेटाचा प्रत्येक भाग परत ट्रॅक केला जाऊ शकतो आणि आवृत्ती तयार केली जाऊ शकते.
हे मशीन लर्निंग मॉडेल तयार करण्यासाठी, वितरित करण्यासाठी, व्यवस्थापित करण्यासाठी आणि त्यावर लक्ष ठेवण्यासाठी वापरले जाते. मॉडेल रेजिस्ट्री, मॉडेल मॅनेजमेंट सिस्टम आणि सीएलआय टूलबॉक्स हे सर्व समाविष्ट आहेत.
विकसक Pachyderm च्या डेटा फाउंडेशनचा वापर करून त्यांचे मशीन लर्निंग लाइफसायकल स्वयंचलित आणि विस्तृत करू शकतात, जे पुनरावृत्तीक्षमता देखील सुनिश्चित करते.
हे कठोर डेटा गव्हर्नन्स मानकांना समर्थन देते, डेटा प्रक्रिया आणि स्टोरेज खर्च कमी करते आणि व्यवसायांना त्यांच्या डेटा विज्ञान उपक्रमांना अधिक वेगाने बाजारात आणण्यात मदत करते.
5. पॉलीएक्सॉन
Polyaxon प्लॅटफॉर्मचा वापर करून, मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स आणि डीप लर्निंग ऍप्लिकेशन्सची प्रतिकृती बनवली जाऊ शकते आणि त्यांच्या संपूर्ण जीवन चक्रात व्यवस्थापित केली जाऊ शकते.
Polyaxon हे टूल होस्ट आणि प्रशासित करण्यास सक्षम आहे आणि ते कोणत्याही डेटा सेंटर किंवा क्लाउड प्रदात्यामध्ये ठेवता येते. जसे की टॉर्च, टेन्सरफ्लो आणि MXNet, जे सर्व लोकप्रिय डीप लर्निंग फ्रेमवर्कचे समर्थन करतात.
जेव्हा ऑर्केस्ट्रेशनचा विचार केला जातो, तेव्हा Polyaxon तुम्हाला त्यांच्या CLI, डॅशबोर्ड, SDKs किंवा REST API द्वारे कार्ये आणि चाचण्या शेड्यूल करून तुमच्या क्लस्टरचा जास्तीत जास्त फायदा घेण्यास सक्षम करते.
हे ऑफर करते:
- तुम्ही आत्ता मुक्त-स्रोत आवृत्ती वापरू शकता, परंतु त्यात कॉर्पोरेटसाठी निवडी देखील समाविष्ट आहेत.
- जरी ते संपूर्ण जीवनचक्र कव्हर करते, रन ऑर्केस्ट्रेशनसह, ते बरेच काही करण्यास सक्षम आहे.
- तांत्रिक संदर्भ दस्तऐवजांसह, मार्गदर्शक तत्त्वे, शिक्षण सामग्री, हस्तपुस्तिका, ट्यूटोरियल्स, चेंजलॉग आणि बरेच काही, हे एक उच्च-दस्तऐवजीकरण केलेले व्यासपीठ आहे.
- प्रयोग अंतर्दृष्टी डॅशबोर्डसह, प्रत्येक ऑप्टिमायझेशन प्रयोगावर लक्ष ठेवणे, ट्रॅक करणे आणि त्याचे मूल्यांकन करणे शक्य आहे.
6. धूमकेतू
धूमकेतू हे मेटा मशीन लर्निंगसाठी एक व्यासपीठ आहे जे प्रयोग आणि मॉडेल्सचा मागोवा घेते, विरोधाभास करते, स्पष्ट करते आणि सुधारते.
तुमचे सर्व प्रयोग एकाच ठिकाणी पाहिले आणि तुलना करता येतात.
हे कोणत्याही मशीन लर्निंग टास्कसाठी, तुमचा कोड कुठेही आणि कोणत्याही मशीन लर्निंग लायब्ररीसह कार्य करते.
धूमकेतू गट, व्यक्ती, शैक्षणिक संस्था, व्यवसाय आणि प्रयोगांची झटपट कल्पना करू इच्छिणाऱ्या, काम सुव्यवस्थित आणि प्रयोग आयोजित करू इच्छिणाऱ्या इतरांसाठी योग्य आहे.
डेटा शास्त्रज्ञ आणि कार्यसंघ स्वयं-होस्टेड आणि क्लाउड-आधारित मेटा-मशीन लर्निंग प्लॅटफॉर्म धूमकेतू वापरून प्रयोग आणि मॉडेल्सचा मागोवा घेऊ शकतात, स्पष्ट करू शकतात, सुधारू शकतात आणि त्यांची तुलना करू शकतात.
हे ऑफर करते:
- कार्ये सामायिक करण्यासाठी कार्यसंघ सदस्यांसाठी अनेक क्षमता अस्तित्वात आहेत.
- यात अनेक एकत्रीकरणे आहेत ज्यामुळे ते इतर तंत्रज्ञानाशी जोडणे सोपे होते
- सध्याच्या एमएल लायब्ररीसह चांगले कार्य करते
- वापरकर्ता व्यवस्थापनाची काळजी घेते
- कोड, हायपरपॅरामीटर्स, मेट्रिक्स, अंदाज, अवलंबित्व आणि सिस्टम मेट्रिक्सच्या तुलनेत प्रयोगांची तुलना सक्षम केली आहे.
- दृष्टी, ऑडिओ, मजकूर आणि टॅब्युलर डेटासाठी वेगळे मॉड्यूल प्रदान करते जे तुम्हाला नमुने दृश्यमान करू देतात.
7. ऑप्टुना
Optuna ही स्वायत्त हायपरपॅरामीटर ऑप्टिमायझेशनसाठी एक प्रणाली आहे जी मशीन लर्निंग आणि डीप लर्निंग तसेच इतर क्षेत्रांसाठी लागू केली जाऊ शकते.
यात विविध प्रकारचे अत्याधुनिक अल्गोरिदम आहेत ज्यातून तुम्ही निवडू शकता (किंवा लिंक करू शकता), असंख्य संगणकांवर प्रशिक्षण वितरित करणे खूप सोपे करते आणि आकर्षक परिणाम व्हिज्युअलायझेशन ऑफर करते.
PyTorch, TensorFlow, Keras, FastAI, sci-kit-learn, LightGBM, आणि XGBoost सारख्या लोकप्रिय मशीन लर्निंग लायब्ररी सर्व त्याच्याशी एकत्रित केल्या आहेत.
हे अत्याधुनिक अल्गोरिदम प्रदान करते जे ग्राहकांना आशादायक वाटणारे नमुने झटपट कमी करून अधिक जलद परिणाम प्राप्त करण्यास सक्षम करतात.
पायथन-आधारित अल्गोरिदम वापरून, ते आपोआप आदर्श हायपरपॅरामीटर शोधते. Optuna मूळ कोड न बदलता समांतर हायपरपॅरामीटर शोधांना अनेक थ्रेड्सवर प्रोत्साहन देते.
हे ऑफर करते:
- हे क्लस्टरवर तसेच एकाच संगणकावर (मल्टी-प्रोसेस) (मल्टी-नोड) वितरित प्रशिक्षणास समर्थन देते.
- हे अभिसरण वेगवान करण्यासाठी अनेक ट्रिमिंग तंत्रांना समर्थन देते (आणि कमी गणना वापरा)
- यात स्लाइस प्लॉट, कॉन्टूर प्लॉट आणि समांतर समन्वय यांसारखे विविध प्रकारचे प्रभावी व्हिज्युअलायझेशन आहेत.
8. केद्रो
केड्रो हे कोड लिहिण्यासाठी एक विनामूल्य पायथन फ्रेमवर्क आहे जे डेटा सायन्स प्रोजेक्टसाठी अपडेट आणि राखले जाऊ शकते.
हे सॉफ्टवेअर अभियांत्रिकीमधील सर्वोत्तम पद्धतींपासून ते मशीन लर्निंग कोडपर्यंतच्या कल्पना आणते. पायथन हा या वर्कफ्लो ऑर्केस्ट्रेशन टूलचा पाया आहे.
तुमच्या ML प्रक्रिया सोप्या आणि अधिक अचूक करण्यासाठी, तुम्ही पुनरुत्पादक, देखरेख करण्यायोग्य आणि मॉड्यूलर वर्कफ्लो विकसित करू शकता.
Kedro सॉफ्टवेअर अभियांत्रिकी तत्त्वे समाविष्ट करते जसे की मॉड्यूलरिटी, जबाबदाऱ्या वेगळे करणे आणि मशीन लर्निंग वातावरणात आवृत्ती बनवणे.
कुकीकटर डेटा सायन्सच्या आधारे, हे एक सामान्य, जुळवून घेण्यायोग्य प्रकल्प फ्रेमवर्क प्रदान करते.
अनेक फाईल सिस्टीम्स आणि फाईल फॉरमॅट्समध्ये डेटा संग्रहित करण्यासाठी आणि लोड करण्यासाठी वापरलेले अनेक साधे डेटा कनेक्टर, डेटा कॅटलॉगद्वारे व्यवस्थापित केले जातात. हे मशीन लर्निंग प्रकल्पांना अधिक प्रभावी बनवते आणि डेटा पाइपलाइन तयार करणे सोपे करते.
हे ऑफर करते:
- केद्रो एकतर विखुरलेल्या किंवा एकाकी मशीन तैनात करण्याची परवानगी देते.
- पाइपलाइन अॅब्स्ट्रॅक्शन वापरून तुम्ही पायथन कोड आणि वर्कफ्लो व्हिज्युअलायझेशन दरम्यान अवलंबित्व स्वयंचलित करू शकता.
- मॉड्यूलर, पुन्हा वापरता येण्याजोग्या कोडच्या वापराद्वारे, हे तंत्रज्ञान विविध स्तरांवर संघ सहयोग सुलभ करते आणि कोडिंग वातावरणात उत्पादकता सुधारते.
- ज्युपिटर नोटबुक्स, वन-ऑफ स्क्रिप्ट्स आणि ग्लू-कोड यांच्यातील त्रुटी दूर करणे हे मेंटेनेबल डेटा सायन्स प्रोग्रामिंग लिहून प्राथमिक ध्येय आहे.
9. बेंटोएमएल
बेंटोएमएल सह मशीन लर्निंग API एंडपॉइंट्स तयार करणे सोपे झाले आहे.
हे शिकलेल्या मशीन लर्निंग मॉडेल्सला उत्पादनात हलविण्यासाठी एक विशिष्ट परंतु कंडेन्स्ड इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रदान करते.
हे तुम्हाला उत्पादन सेटिंगमध्ये वापरण्यासाठी शिकलेले मॉडेल पॅकेज करण्यास सक्षम करते, कोणत्याही ML फ्रेमवर्कचा वापर करून त्यांचा अर्थ लावते. ऑफलाइन बॅच सर्व्हिंग आणि ऑनलाइन API सर्व्हिंग दोन्ही समर्थित आहेत.
उच्च-कार्यक्षमता मॉडेल सर्व्हर आणि लवचिक कार्यप्रवाह ही BentoML ची वैशिष्ट्ये आहेत.
याव्यतिरिक्त, सर्व्हर अनुकूली मायक्रो-बॅचिंग ऑफर करतो. UI डॅशबोर्डद्वारे मॉडेल्स आयोजित करण्यासाठी आणि उपयोजन प्रक्रियेचा मागोवा ठेवण्यासाठी एक एकीकृत दृष्टीकोन प्रदान केला जातो.
सर्व्हर डाउनटाइम होणार नाही कारण ऑपरेटिंग यंत्रणा मॉड्यूलर आहे आणि कॉन्फिगरेशन पुन्हा वापरण्यायोग्य आहे. हे ML मॉडेल्स प्रदान करण्यासाठी, आयोजित करण्यासाठी आणि तैनात करण्यासाठी एक लवचिक व्यासपीठ आहे.
हे ऑफर करते:
- त्याचे मॉड्यूलर डिझाइन आहे जे जुळवून घेण्यासारखे आहे.
- हे अनेक प्लॅटफॉर्मवर उपयोजन सक्षम करते.
- ते आपोआप क्षैतिज स्केलिंग हाताळू शकत नाही.
- हे एकल मॉडेल स्वरूप, मॉडेल व्यवस्थापन, मॉडेल पॅकेजिंग आणि उच्च-कार्यक्षमता मॉडेल सर्व्हिंग सक्षम करते.
10. सेल्डन
डेटा शास्त्रज्ञ ओपन-सोर्स सेल्डन कोअर फ्रेमवर्क वापरून कुबर्नेट्सवर मशीन लर्निंग मॉडेल्स आणि प्रयोग मोठ्या प्रमाणावर तयार करू शकतात, तैनात करू शकतात आणि व्यवस्थापित करू शकतात.
TensorFlow, sci-kit-learn, Spark, R, Java, आणि H2O ही काही टूलकिट आहेत ज्यांना ते सपोर्ट करतात.
हे Kubeflow आणि RedHat च्या OpenShift सह देखील इंटरफेस करते. सेल्डन कोर मशीन लर्निंग मॉडेल्स (एमएल मॉडेल) किंवा भाषा रॅपर्स (पायथन, जावा इत्यादी भाषा) उत्पादन REST/GRPC मायक्रो सर्व्हिसेसमध्ये रूपांतरित करतो.
मशीन शिक्षण प्रक्रिया सुधारण्यासाठी सर्वोत्तम MLOps साधनांपैकी एक आहे.
सेल्डन कोअर वापरून ML मॉडेल्स कंटेनराइज करणे आणि उपयोगिता आणि सुरक्षिततेची चाचणी करणे सोपे आहे.
हे ऑफर करते:
- कॅनरी उपयोजनासारख्या अनेक पर्यायांसह मॉडेल तैनात करणे सोपे केले जाऊ शकते.
- विशिष्ट अंदाज का केले गेले हे समजून घेण्यासाठी, मॉडेल स्पष्टीकरण वापरा.
- जेव्हा समस्या उद्भवतात, तेव्हा सूचना प्रणाली वापरून उत्पादन मॉडेल्सवर लक्ष ठेवा.
निष्कर्ष
MLOps मशिन लर्निंग ऑपरेशन्स उत्तम करण्यात मदत करू शकतात. MLOps उपयोजनाची गती वाढवू शकतात, डेटा संकलन आणि डीबगिंग सोपे करू शकतात आणि अभियंते आणि डेटा वैज्ञानिक यांच्यातील सहकार्य सुधारू शकतात.
तुमच्या गरजेनुसार सर्वोत्तम MLOps टूल निवडण्यासाठी, या पोस्टने 10 लोकप्रिय MLOps सोल्यूशन्सचे परीक्षण केले आहे, ज्यापैकी बहुतेक मुक्त स्रोत आहेत.
प्रत्युत्तर द्या