Beberapa sektor global mula melabur dengan lebih banyak dalam pembelajaran mesin (ML).
Model ML pada mulanya boleh dilancarkan dan dikendalikan oleh pasukan pakar, tetapi salah satu halangan terbesar ialah memindahkan pengetahuan yang diperoleh kepada model seterusnya supaya proses dapat dikembangkan.
Untuk menambah baik dan menyeragamkan proses yang terlibat dalam pengurusan kitaran hayat model, teknik MLOps semakin digunakan oleh pasukan yang mencipta model pembelajaran mesin.
Teruskan membaca untuk mengetahui lebih lanjut tentang beberapa alat dan platform MLOps terbaik yang tersedia hari ini dan cara ia boleh menjadikan pembelajaran mesin lebih mudah dari sudut alat, pembangun dan prosedur.
Apakah MLOps?
Teknik untuk mencipta dasar, norma dan amalan terbaik untuk model pembelajaran mesin dikenali sebagai "operasi pembelajaran mesin," atau "MLOps."
MLOps bertujuan untuk menjamin keseluruhan kitaran hayat pembangunan ML — daripada konsep hingga penggunaan — didokumentasikan dengan teliti dan diuruskan untuk hasil yang terbaik daripada melaburkan banyak masa dan sumber di dalamnya tanpa strategi.
Matlamat MLOps adalah untuk mengkodifikasikan amalan terbaik dengan cara yang menjadikan pembangunan pembelajaran mesin lebih berskala untuk pengendali dan pembangun ML, serta meningkatkan kualiti dan keselamatan model ML.
Sesetengah merujuk kepada MLOps sebagai "DevOps untuk pembelajaran mesin" kerana ia berjaya menggunakan prinsip DevOps kepada bidang pembangunan teknologi yang lebih khusus.
Ini ialah cara yang berguna untuk memikirkan MLOps kerana, seperti DevOps, ia menekankan perkongsian pengetahuan, kerjasama dan amalan terbaik dalam kalangan pasukan dan alatan.
MLOps menyediakan pemaju, saintis data dan pasukan operasi dengan rangka kerja untuk bekerjasama dan, sebagai hasilnya, menghasilkan model ML yang paling berkuasa.
Mengapa Menggunakan Alat MLOps?
Alat MLOps boleh melaksanakan pelbagai tugas untuk pasukan ML, namun, ia sering dibahagikan kepada dua kumpulan: pentadbiran platform dan pengurusan komponen individu.
Walaupun sesetengah produk MLOps hanya menumpukan pada fungsi teras tunggal, seperti pengurusan data atau metadata, alatan lain menggunakan strategi yang lebih merangkumi semua dan menyediakan platform MLOps untuk mengawal beberapa aspek kitaran hayat ML.
Cari penyelesaian MLOps yang membantu pasukan anda dalam mengurus kawasan pembangunan ML ini, sama ada anda sedang mencari pakar atau alat yang lebih luas:
- Pengendalian data
- Reka bentuk dan pemodelan
- Pengurusan projek dan tempat kerja
- Penggunaan model ML dan penyelenggaraan berterusan
- Pengurusan kitaran hayat dari awal hingga akhir, yang biasanya ditawarkan oleh platform MLOps perkhidmatan penuh.
Alat MLOps
1. MLFlow
Kitaran hayat pembelajaran mesin dikawal oleh platform sumber terbuka MLflow dan termasuk pendaftaran model pusat, penggunaan dan percubaan.
MLflow boleh digunakan oleh mana-mana pasukan saiz, secara individu dan kolektif. Perpustakaan tidak mempunyai kaitan dengan alat tersebut.
Sebarang bahasa pengaturcaraan dan perpustakaan pembelajaran mesin boleh menggunakannya.
Untuk menjadikannya lebih mudah untuk melatih, menggunakan dan mengurus aplikasi pembelajaran mesin, MLFlow berinteraksi dengan beberapa rangka kerja pembelajaran mesin, termasuk TensorFlow dan Pytorch.
Selain itu, MLflow menyediakan API yang mudah digunakan yang boleh disertakan dalam mana-mana program atau perpustakaan pembelajaran mesin sedia ada.
MLflow mempunyai empat ciri utama yang memudahkan percubaan penjejakan dan perancangan:
- Penjejakan MLflow – API dan UI untuk mengelog parameter kod pembelajaran mesin, versi, metrik dan artifak serta untuk memaparkan dan membezakan hasil kemudiannya
- Projek MLflow – kod pembelajaran mesin pembungkusan dalam format yang boleh digunakan semula dan boleh dihasilkan semula untuk pemindahan ke pengeluaran atau perkongsian dengan saintis data lain
- Model MLflow – menyelenggara dan menggunakan model kepada pelbagai sistem penyajian dan inferens model daripada pelbagai perpustakaan ML
- Pendaftaran Model MLflow – kedai model pusat yang membolehkan pengurusan koperasi sepanjang hayat model MLflow, termasuk versi model, peralihan peringkat dan anotasi.
2. KubeFlow
Kotak alat ML untuk Kubernetes dipanggil Kubeflow. Membungkus dan mengurus bekas Docker, membantu dalam penyelenggaraan sistem pembelajaran mesin.
Dengan memudahkan orkestrasi larian dan penggunaan aliran kerja pembelajaran mesin, ia menggalakkan kebolehskalaan model pembelajaran mesin.
Ia adalah projek sumber terbuka yang merangkumi kumpulan alat pelengkap dan rangka kerja yang dipilih dengan teliti yang disesuaikan dengan keperluan ML yang berbeza.
Tugas latihan ML yang panjang, percubaan manual, kebolehulangan dan cabaran DevOps boleh dikendalikan dengan Kubeflow Pipelines.
Untuk beberapa peringkat pembelajaran mesin, termasuk latihan, pembangunan saluran paip dan penyelenggaraan Buku nota Jupyter, Kubeflow menawarkan perkhidmatan dan penyepaduan khusus.
Ia memudahkan untuk mengurus dan menjejaki seumur hidup beban kerja AI anda serta menggunakan model pembelajaran mesin (ML) dan saluran paip data ke gugusan Kubernetes.
Ia menawarkan:
- Buku nota untuk menggunakan SDK untuk berinteraksi dengan sistem
- antara muka pengguna (UI) untuk mengawal dan memantau larian, kerja dan eksperimen
- Untuk mereka bentuk penyelesaian hujung ke hujung dengan pantas tanpa perlu membina semula setiap kali, dan menggunakan semula komponen dan saluran paip.
- Sebagai komponen utama Kubeflow atau sebagai pemasangan kendiri, Kubeflow Pipelines ditawarkan.
3. Kawalan Versi Data
Penyelesaian kawalan versi sumber terbuka untuk projek pembelajaran mesin dipanggil DVC, atau Kawalan Versi Data.
Walau apa pun bahasa yang anda pilih, ia adalah alat percubaan yang membantu dalam definisi saluran paip.
DVC menggunakan kod, versi data dan kebolehulangan untuk membantu anda menjimatkan masa apabila anda menemui isu dengan versi terdahulu model ML anda.
Selain itu, anda boleh menggunakan saluran paip DVC untuk melatih model anda dan mengedarkannya kepada ahli pasukan anda. Organisasi data besar dan versi boleh dikendalikan oleh DVC, dan data boleh disimpan dengan cara yang mudah diakses.
Walaupun ia termasuk beberapa ciri penjejakan percubaan (terhad), ia kebanyakannya menumpukan pada data dan versi dan pengurusan saluran paip.
Ia menawarkan:
- Ia adalah agnostik storan, oleh itu adalah mungkin untuk menggunakan pelbagai jenis storan.
- Ia juga menyediakan statistik penjejakan.
- cara yang telah dibina untuk menggabungkan peringkat ML ke dalam DAG dan menjalankan keseluruhan saluran paip dari awal hingga akhir
- Keseluruhan pembangunan setiap model ML boleh diikuti menggunakan keseluruhan kod dan asal datanya.
- Kebolehulangan dengan mengekalkan konfigurasi awal, data input dan kod program untuk percubaan dengan setia.
4. Pachyderm
Pachyderm ialah program kawalan versi untuk pembelajaran mesin dan sains data, serupa dengan DVC.
Selain itu, kerana ia dicipta menggunakan Docker dan Kubernetes, ia boleh melaksanakan dan menggunakan aplikasi Pembelajaran Mesin pada mana-mana platform awan.
Pachyderm membuat jaminan bahawa setiap data yang digunakan ke dalam model pembelajaran mesin boleh dijejak kembali dan versi.
Ia digunakan untuk mencipta, mengedar, mengurus dan mengawasi model pembelajaran mesin. Pendaftaran model, sistem pengurusan model dan kotak alat CLI semuanya disertakan.
Pembangun boleh mengautomasikan dan mengembangkan kitaran hayat pembelajaran mesin mereka menggunakan asas data Pachyderm, yang juga memastikan kebolehulangan.
Ia menyokong piawaian tadbir urus data yang ketat, mengurangkan kos pemprosesan dan penyimpanan data, dan membantu perniagaan dalam membawa inisiatif sains data mereka ke pasaran dengan lebih cepat.
5. poliakson
Menggunakan platform Polyaxon, projek pembelajaran mesin dan aplikasi pembelajaran mendalam boleh direplikasi dan diurus sepanjang kitaran hayatnya.
Polyaxon dapat mengehos dan mentadbir alat tersebut, dan ia boleh diletakkan di mana-mana pusat data atau pembekal awan. Seperti Torch, Tensorflow dan MXNet, yang menyokong semua rangka kerja pembelajaran mendalam yang paling popular.
Mengenai orkestrasi, Polyaxon membolehkan anda memanfaatkan kluster anda sepenuhnya dengan menjadualkan tugas dan ujian melalui CLI, papan pemuka, SDK atau REST API mereka.
Ia menawarkan:
- Anda boleh menggunakan versi sumber terbuka sekarang, tetapi ia juga termasuk pilihan untuk korporat.
- Walaupun ia merangkumi kitaran hayat yang lengkap, termasuk orkestrasi larian, ia mampu melakukan lebih banyak lagi.
- Dengan dokumen rujukan teknikal, garis panduan permulaan, bahan pembelajaran, manual, tutorial, log perubahan dan banyak lagi, ia merupakan platform yang didokumentasikan dengan sangat baik.
- Dengan papan pemuka cerapan percubaan, adalah mungkin untuk memerhati, menjejak dan menilai setiap percubaan pengoptimuman.
6. comet
Komet ialah platform untuk pembelajaran mesin meta yang menjejak, membezakan, menerangkan dan menambah baik eksperimen dan model.
Semua percubaan anda boleh dilihat dan dibandingkan di satu lokasi.
Ia berfungsi untuk sebarang tugas pembelajaran mesin, di mana-mana kod anda dilakukan, dan dengan mana-mana perpustakaan pembelajaran mesin.
Komet sesuai untuk kumpulan, individu, institusi akademik, perniagaan dan sesiapa sahaja yang ingin memvisualisasikan eksperimen dengan cepat, memperkemas kerja dan menjalankan eksperimen.
Ahli sains dan pasukan data boleh menjejak, menjelaskan, menambah baik dan membandingkan eksperimen dan model menggunakan platform pembelajaran mesin meta yang dihoskan sendiri dan berasaskan awan Comet.
Ia menawarkan:
- Banyak keupayaan wujud untuk ahli pasukan berkongsi tugas.
- Ia mempunyai beberapa penyepaduan yang memudahkan untuk menghubungkannya dengan teknologi lain
- Berfungsi dengan baik dengan perpustakaan ML semasa
- Menjaga pengurusan pengguna
- Perbandingan percubaan didayakan, termasuk perbandingan kod, hiperparameter, metrik, ramalan, kebergantungan dan metrik sistem.
- Menyediakan modul yang berbeza untuk data penglihatan, audio, teks dan jadual yang membolehkan anda memvisualisasikan sampel.
7. Optuna
Optuna ialah sistem untuk pengoptimuman hiperparameter autonomi yang boleh digunakan pada pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam serta bidang lain.
Ia mengandungi pelbagai algoritma canggih yang boleh anda pilih (atau pautan), menjadikannya sangat mudah untuk mengedarkan latihan ke banyak komputer, dan menawarkan visualisasi hasil yang menarik.
Perpustakaan pembelajaran mesin yang popular seperti PyTorch, TensorFlow, Keras, FastAI, sci-kit-learn, LightGBM dan XGBoost semuanya disepadukan dengannya.
Ia menyediakan algoritma canggih yang membolehkan pelanggan mendapatkan hasil dengan lebih pantas dengan mengurangkan sampel yang kelihatan tidak menjanjikan dengan pantas.
Menggunakan algoritma berasaskan Python, ia secara automatik mencari hiperparameter yang ideal. Optuna menggalakkan carian hiperparameter selari merentas banyak utas tanpa mengubah kod asal.
Ia menawarkan:
- Ia menyokong latihan teragih pada kelompok serta komputer tunggal (berbilang proses) (berbilang nod)
- Ia menyokong beberapa teknik pemangkasan untuk mempercepatkan penumpuan (dan menggunakan kurang pengiraan)
- Ia mempunyai pelbagai visualisasi yang kuat, seperti plot kepingan, plot kontur dan koordinat selari.
8. Kedro
Kedro ialah rangka kerja Python percuma untuk menulis kod yang boleh dikemas kini dan diselenggara untuk projek sains data.
Ia membawa idea daripada amalan terbaik dalam kejuruteraan perisian kepada kod pembelajaran mesin. Python ialah asas alat orkestrasi aliran kerja ini.
Untuk menjadikan proses ML anda lebih mudah dan lebih tepat, anda boleh membangunkan aliran kerja yang boleh dihasilkan semula, boleh diselenggara dan modular.
Kedro menggabungkan prinsip kejuruteraan perisian seperti modulariti, pemisahan tanggungjawab dan versi ke dalam persekitaran pembelajaran mesin.
Berdasarkan Sains Data Cookiecutter, ia menyediakan rangka kerja projek biasa yang boleh disesuaikan.
Sebilangan penyambung data ringkas yang digunakan untuk menyimpan dan memuatkan data merentas beberapa sistem fail dan format fail, diuruskan oleh katalog data. Ia menjadikan projek pembelajaran mesin lebih berkesan dan menjadikannya lebih mudah untuk membina saluran paip data.
Ia menawarkan:
- Kedro membenarkan penggunaan mesin berselerak atau bersendirian.
- Anda boleh mengautomasikan kebergantungan antara kod Python dan visualisasi aliran kerja menggunakan abstraksi saluran paip.
- Melalui penggunaan kod modular yang boleh diguna semula, teknologi ini memudahkan kerjasama pasukan pada pelbagai peringkat dan meningkatkan produktiviti dalam persekitaran pengekodan.
- Matlamat utama adalah untuk mengatasi kelemahan buku nota Jupyter, skrip sekali sahaja dan kod gam dengan menulis pengaturcaraan sains data yang boleh diselenggara.
9. BentoML
Membina titik akhir API pembelajaran mesin menjadi lebih mudah dengan BentoML.
Ia menyediakan infrastruktur biasa tetapi padat untuk memindahkan model pembelajaran mesin yang dipelajari ke dalam pengeluaran.
Ia membolehkan anda membungkus model yang dipelajari untuk digunakan dalam tetapan pengeluaran, mentafsirkannya menggunakan sebarang rangka kerja ML. Penyajian kelompok luar talian dan penyajian API dalam talian disokong.
Pelayan model berprestasi tinggi dan aliran kerja yang fleksibel ialah ciri BentoML.
Selain itu, pelayan menawarkan kumpulan mikro adaptif. Pendekatan bersatu untuk mengatur model dan menjejaki prosedur penggunaan disediakan oleh papan pemuka UI.
Tidak akan ada masa henti pelayan kerana mekanisme pengendalian adalah modular dan konfigurasi boleh digunakan semula. Ia adalah platform yang fleksibel untuk menyediakan, mengatur dan menggunakan model ML.
Ia menawarkan:
- Ia mempunyai reka bentuk modular yang boleh disesuaikan.
- Ia membolehkan penggunaan merentas beberapa platform.
- Ia tidak boleh mengendalikan penskalaan mendatar secara automatik.
- Ia membolehkan format model tunggal, pengurusan model, pembungkusan model dan penyajian model berprestasi tinggi.
10. jarang
Saintis data boleh mencipta, menggunakan dan mengurus model pembelajaran mesin dan percubaan pada skala pada Kubernetes menggunakan rangka kerja Seldon Core sumber terbuka.
TensorFlow, sci-kit-learn, Spark, R, Java dan H2O hanyalah beberapa kit alat yang disokong olehnya.
Ia juga antara muka dengan Kubeflow dan OpenShift RedHat. Teras Seldon mengubah model pembelajaran mesin (model ML) atau pembalut bahasa (bahasa seperti Python, Java, dll.) menjadi perkhidmatan mikro REST/GRPC pengeluaran.
Salah satu alat MLOps terbaik untuk meningkatkan proses pembelajaran mesin ialah yang ini.
Mudah untuk menyimpan model ML dan menguji kebolehgunaan dan keselamatan menggunakan Seldon Core.
Ia menawarkan:
- Penggunaan model boleh dibuat lebih mudah dengan beberapa alternatif, seperti penggunaan kenari.
- Untuk memahami sebab ramalan khusus dibuat, gunakan penjelasan model.
- Apabila isu timbul, perhatikan model pengeluaran menggunakan sistem amaran.
Kesimpulan
MLOps boleh membantu menjadikan operasi pembelajaran mesin lebih baik. MLOps boleh mempercepatkan penggunaan, menjadikan pengumpulan data dan penyahpepijatan lebih mudah dan meningkatkan kerjasama antara jurutera dan saintis data.
Untuk membolehkan anda memilih alat MLOps yang paling sesuai dengan keperluan anda, siaran ini mengkaji 10 penyelesaian MLOps yang popular, yang kebanyakannya adalah sumber terbuka.
Sila tinggalkan balasan anda