धेरै विश्वव्यापी क्षेत्रहरूले मेसिन लर्निङ (एमएल) मा धेरै ठूलो लगानी गर्न थालेका छन्।
ML मोडेलहरू प्रारम्भिक रूपमा विशेषज्ञहरूको टोलीद्वारा सुरू र सञ्चालन गर्न सकिन्छ, तर सबैभन्दा ठूलो अवरोधहरू मध्ये एक भनेको प्राप्त ज्ञानलाई अर्को मोडेलमा स्थानान्तरण गर्नु हो ताकि प्रक्रियाहरू विस्तार गर्न सकिन्छ।
मोडेल जीवनचक्र व्यवस्थापनमा संलग्न प्रक्रियाहरूलाई सुधार र मानकीकरण गर्न, MLOps प्रविधिहरू मेसिन लर्निङ मोडेलहरू सिर्जना गर्ने टोलीहरूद्वारा बढ्दो रूपमा प्रयोग भइरहेका छन्।
आज उपलब्ध केही उत्कृष्ट MLOps उपकरण र प्लेटफर्महरू र तिनीहरूले उपकरण, विकासकर्ता, र प्रक्रियात्मक दृष्टिकोणबाट कसरी मेसिन लर्निङलाई सजिलो बनाउन सक्छन् भन्ने बारे थप जान्नको लागि पढ्न जारी राख्नुहोस्।
MLOps के हो?
मेसिन लर्निङ मोडेलहरूका लागि नीतिहरू, मापदण्डहरू, र उत्कृष्ट अभ्यासहरू सिर्जना गर्ने प्रविधिलाई "मेसिन लर्निङ सञ्चालनहरू," वा "MLOps" भनिन्छ।
MLOps ले एमएल विकासको सम्पूर्ण जीवनचक्रको ग्यारेन्टी गर्ने लक्ष्य राख्दछ - अवधारणा देखि परिनियोजन सम्म - सावधानीपूर्वक दस्तावेजीकरण गरिएको छ र उत्कृष्ट नतिजाहरूको लागि व्यवस्थित गरिएको छ यसमा कुनै रणनीति बिना धेरै समय र स्रोतहरू लगानी गर्नुको सट्टा।
MLOps को लक्ष्य भनेको मेसिन लर्निङ विकासलाई ML अपरेटरहरू र विकासकर्ताहरूका लागि अझ स्केलेबल बनाउनुका साथै ML मोडेलहरूको गुणस्तर र सुरक्षा बढाउने तरिकामा उत्कृष्ट अभ्यासहरू कोडिफाइ गर्नु हो।
कसै-कसैले MLOps लाई "मेसिन लर्निङका लागि DevOps" भनेर सम्बोधन गर्दछ किनभने यसले DevOps सिद्धान्तहरूलाई प्राविधिक विकासको थप विशेष क्षेत्रमा सफलतापूर्वक लागू गर्दछ।
यो MLOps बारे सोच्ने एक उपयोगी तरिका हो किनभने, DevOps जस्तै, यसले टोली र उपकरणहरू बीच ज्ञान साझेदारी, सहयोग, र उत्कृष्ट अभ्यासहरूलाई जोड दिन्छ।
MLOps ले विकासकर्ताहरू, डाटा वैज्ञानिकहरू, र अपरेशन टोलीहरूलाई सहयोगको लागि फ्रेमवर्क प्रदान गर्दछ र परिणाम स्वरूप, सबैभन्दा शक्तिशाली ML मोडेलहरू उत्पादन गर्दछ।
किन MLOps उपकरणहरू प्रयोग गर्ने?
MLOps उपकरणहरूले ML टोलीको लागि कर्तव्यहरूको विस्तृत दायरा प्रदर्शन गर्न सक्छ, तथापि, तिनीहरू प्रायः दुई समूहहरूमा विभाजित हुन्छन्: प्लेटफर्म प्रशासन र व्यक्तिगत घटक व्यवस्थापन।
जबकि केहि MLOps उत्पादनहरूले डेटा वा मेटाडेटा व्यवस्थापन जस्ता एकल कोर प्रकार्यमा मात्र ध्यान केन्द्रित गर्दछ, अन्य उपकरणहरूले थप सबै-समावेश रणनीति अपनाउने र ML जीवनचक्रका धेरै पक्षहरूलाई नियन्त्रण गर्न MLOps प्लेटफर्म प्रदान गर्दछ।
MLOps समाधानहरू खोज्नुहोस् जसले तपाइँको टोलीलाई यी ML विकास क्षेत्रहरू प्रबन्ध गर्न मद्दत गर्दछ, चाहे तपाइँ विशेषज्ञ वा थप फराकिलो उपकरण खोज्दै हुनुहुन्छ:
- डाटा ह्यान्डलिंग
- डिजाइन र मोडलिङ
- परियोजना र कार्यस्थल को व्यवस्थापन
- एमएल मोडेल परिनियोजन र निरन्तर रखरखाव
- जीवनचक्र व्यवस्थापन सुरुदेखि अन्त्यसम्म, जुन सामान्यतया पूर्ण-सेवा MLOps प्लेटफर्महरूद्वारा प्रस्ताव गरिन्छ।
MLOps उपकरणहरू
1. MLFlow
मेसिन लर्निङ लाइफसायकल खुला स्रोत प्लेटफर्म MLflow द्वारा नियन्त्रित हुन्छ र यसमा केन्द्रीय मोडेल दर्ता, परिनियोजन, र प्रयोग समावेश हुन्छ।
MLflow कुनै पनि साइज टोलीद्वारा व्यक्तिगत र सामूहिक रूपमा प्रयोग गर्न सकिन्छ। पुस्तकालयहरूले उपकरणमा कुनै असर गर्दैन।
कुनै पनि प्रोग्रामिङ भाषा र मेसिन लर्निङ पुस्तकालयले यसलाई प्रयोग गर्न सक्छ।
मेसिन लर्निङ एप्लिकेसनहरूलाई तालिम, परिनियोजन र व्यवस्थापन गर्न सजिलो बनाउन MLFlow ले मेसिन लर्निङ ढाँचाहरूको संख्यासँग अन्तरक्रिया गर्छ, जसमा TensorFlow र Pytorch।
थप रूपमा, MLflow ले प्रयोग गर्न सजिलो API हरू प्रदान गर्दछ जुन कुनै पनि अवस्थित मेसिन लर्निङ कार्यक्रमहरू वा पुस्तकालयहरूमा समावेश गर्न सकिन्छ।
MLflow सँग चार मुख्य सुविधाहरू छन् जसले ट्र्याकिङ र योजना प्रयोगहरूलाई सुविधा दिन्छ:
- MLflow ट्र्याकिङ - मेसिन लर्निङ कोड प्यारामिटरहरू, संस्करणहरू, मेट्रिक्स, र कलाकृतिहरू लगिङ गर्नका लागि एपीआई र UI साथै परिणामहरू प्रदर्शन र विरोधाभासका लागि
- MLflow परियोजनाहरू - उत्पादनमा स्थानान्तरण गर्न वा अन्य डाटा वैज्ञानिकहरूसँग साझेदारी गर्न पुन: प्रयोज्य, पुन: उत्पादन गर्न मिल्ने ढाँचामा प्याकेजिङ मेसिन लर्निङ कोड
- MLflow मोडेलहरू - विभिन्न ML पुस्तकालयहरूबाट मोडेल सेवा र अनुमान प्रणालीहरूको दायरामा मोडेलहरू कायम राख्ने र तैनात गर्ने।
- MLflow मोडेल रजिस्ट्री - एक केन्द्रीय मोडेल स्टोर जसले MLflow मोडेलको सम्पूर्ण जीवनकालको सहकारी व्यवस्थापन सक्षम गर्दछ, मोडेल संस्करण, चरण संक्रमण र एनोटेसनहरू सहित।
2. कुबेफ्लो
Kubernetes को लागि ML उपकरण बाकस Kubeflow भनिन्छ। डकर कन्टेनरहरू प्याकेजिङ र प्रबन्धन, मर्मतमा मद्दत गर्दछ मेशिन शिक्षा प्रणाली.
रन अर्केस्ट्रेसन र मेसिन लर्निङ कार्यप्रवाहहरूको डिप्लोइमेन्टलाई सरल बनाएर, यसले मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको स्केलेबिलिटीलाई बढावा दिन्छ।
यो एक खुला स्रोत परियोजना हो जसमा विभिन्न ML आवश्यकताहरू अनुरूप पूरक उपकरण र फ्रेमवर्कहरूको सावधानीपूर्वक चयन गरिएको समूह समावेश छ।
लामो ML प्रशिक्षण कार्यहरू, म्यानुअल प्रयोग, पुनरावृत्ति, र DevOps चुनौतीहरू Kubeflow Pipelines मार्फत ह्यान्डल गर्न सकिन्छ।
तालिम, पाइपलाइन विकास, र मर्मतसम्भार सहित मेसिन लर्निङका धेरै चरणहरूका लागि Jupyter नोटबुकहरू, Kubeflow विशेष सेवा र एकीकरण प्रदान गर्दछ।
यसले तपाइँको AI वर्कलोडहरूको जीवनकालको व्यवस्थापन र ट्र्याक गर्न साथै मेसिन लर्निङ (ML) मोडेलहरू र डेटा पाइपलाइनहरू Kubernetes क्लस्टरहरूमा प्रयोग गर्न सजिलो बनाउँछ।
यसले प्रस्ताव गर्दछ:
- प्रणालीसँग अन्तरक्रिया गर्न SDK प्रयोग गर्नका लागि नोटबुकहरू
- एक प्रयोगकर्ता इन्टरफेस (UI) रन, काम, र प्रयोगहरू नियन्त्रण र निगरानीको लागि
- प्रत्येक पटक पुन: निर्माण नगरीकन अन्त-देखि-अन्त समाधानहरू द्रुत रूपमा डिजाइन गर्न, र कम्पोनेन्टहरू र पाइपलाइनहरू पुन: प्रयोग गर्नुहोस्।
- Kubeflow को एक प्रमुख घटक को रूप मा वा एक स्ट्यान्डअलोन स्थापना को रूप मा, Kubeflow पाइपलाइनहरु को प्रस्ताव गरिएको छ।
3. डाटा संस्करण नियन्त्रण
मेसिन लर्निङ प्रोजेक्टहरूको लागि खुला स्रोत संस्करण नियन्त्रण समाधानलाई DVC, वा डेटा संस्करण नियन्त्रण भनिन्छ।
तपाईंले जुनसुकै भाषा छान्नुहुन्छ, यो एक प्रयोगात्मक उपकरण हो जसले पाइपलाइन परिभाषामा सहायता गर्छ।
DVC ले कोड, डेटा संस्करण, र पुन: उत्पादन क्षमताको प्रयोग गर्दछ जब तपाइँ तपाइँको ML मोडेल को पुरानो संस्करण संग एक समस्या पत्ता लगाउँदा समय को बचत गर्न को लागी।
थप रूपमा, तपाईंले आफ्नो मोडेललाई तालिम दिन र आफ्नो टोलीका सदस्यहरूलाई वितरण गर्न DVC पाइपलाइनहरू प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ। ठूलो डाटा संगठन र संस्करण DVC द्वारा ह्यान्डल गर्न सकिन्छ, र डाटा सजिलै पहुँचयोग्य तरिकामा भण्डारण गर्न सकिन्छ।
यद्यपि यसले केही (सीमित) प्रयोग ट्र्याकिङ सुविधाहरू समावेश गर्दछ, यसले प्रायः डाटा र पाइपलाइन संस्करण र व्यवस्थापनमा ध्यान केन्द्रित गर्दछ।
यसले प्रस्ताव गर्दछ:
- यो भण्डारण अज्ञेयवादी हो, त्यसैले विभिन्न प्रकारका भण्डारणहरू प्रयोग गर्न सम्भव छ।
- यसले ट्र्याकिङ तथ्याङ्कहरू पनि प्रदान गर्दछ।
- ML चरणहरू DAG मा सामेल हुने र सुरुदेखि अन्त्यसम्म सम्पूर्ण पाइपलाइन चलाउने पूर्वनिर्मित माध्यम
- प्रत्येक एमएल मोडेलको सम्पूर्ण विकासलाई यसको सम्पूर्ण कोड र डाटा प्रोभेन्स प्रयोग गरेर पछ्याउन सकिन्छ।
- प्रारम्भिक कन्फिगरेसन, इनपुट डेटा, र प्रयोगको लागि प्रोग्राम कोडलाई विश्वासपूर्वक सुरक्षित गरेर पुन: उत्पादनशीलता।
4. प्याचीडर्म
Pachyderm DVC जस्तै मेसिन लर्निङ र डेटा विज्ञानको लागि संस्करण-नियन्त्रण कार्यक्रम हो।
थप रूपमा, किनभने यो प्रयोग गरेर सिर्जना गरिएको थियो डकर र कुबर्नेट्स, यसले कुनै पनि क्लाउड प्लेटफर्ममा मेसिन लर्निङ एपहरू कार्यान्वयन र डिप्लोय गर्न सक्छ।
Pachyderm ले ग्यारेन्टी दिन्छ कि मेसिन लर्निङ मोडेलमा खपत हुने डाटाको प्रत्येक टुक्रालाई ट्र्याक गर्न र संस्करण गर्न सकिन्छ।
यो मेसिन लर्निङ मोडेलहरू सिर्जना गर्न, वितरण गर्न, व्यवस्थापन गर्न र नजर राख्न प्रयोग गरिन्छ। एक मोडेल रजिस्ट्री, एक मोडेल व्यवस्थापन प्रणाली, र एक CLI टूलबक्स सबै समावेश छन्।
विकासकर्ताहरूले Pachyderm को डाटा फाउन्डेशन प्रयोग गरेर आफ्नो मेसिन लर्निङ लाइफसाइकललाई स्वचालित र विस्तार गर्न सक्छन्, जसले दोहोरिने योग्यता पनि सुनिश्चित गर्दछ।
यसले कडा डेटा प्रशासन मापदण्डहरूलाई समर्थन गर्दछ, डाटा प्रशोधन र भण्डारण लागतहरू कम गर्दछ, र व्यवसायहरूलाई उनीहरूको डाटा विज्ञान पहलहरूलाई अझ छिटो बजारमा ल्याउन मद्दत गर्दछ।
5. पोल्याक्सन
Polyaxon प्लेटफर्म प्रयोग गरेर, मेसिन लर्निङ परियोजनाहरू र गहिरो शिक्षा अनुप्रयोगहरू तिनीहरूको सम्पूर्ण जीवन चक्रमा प्रतिकृति र व्यवस्थित गर्न सकिन्छ।
Polyaxon उपकरण होस्ट र व्यवस्थापन गर्न सक्षम छ, र यसलाई कुनै पनि डाटा केन्द्र वा क्लाउड प्रदायकमा राख्न सकिन्छ। जस्तै Torch, Tensorflow, र MXNet, जसले सबै भन्दा लोकप्रिय गहिरो शिक्षा फ्रेमवर्कहरूलाई समर्थन गर्दछ।
जब यो अर्केस्ट्रेसनको कुरा आउँछ, Polyaxon ले तपाइँको CLI, ड्यासबोर्ड, SDKs, वा REST API मार्फत कार्यहरू र परीक्षणहरूको समयतालिका बनाएर तपाइँको क्लस्टरको अधिकतम फाइदा लिन सक्षम बनाउँछ।
यसले प्रस्ताव गर्दछ:
- तपाईं अहिले खुला स्रोत संस्करण प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ, तर यसले कर्पोरेटका लागि विकल्पहरू पनि समावेश गर्दछ।
- यद्यपि यसले पूर्ण जीवनचक्रलाई समेट्छ, रन अर्केस्ट्रेशन सहित, यो धेरै अधिक गर्न सक्षम छ।
- प्राविधिक सन्दर्भ कागजातहरू, सुरु गर्ने दिशानिर्देशहरू, सिकाउने सामग्रीहरू, म्यानुअलहरू, ट्यूटोरियलहरू, चेन्जलगहरू, र थपको साथ, यो एक धेरै राम्रोसँग दस्तावेज गरिएको प्लेटफर्म हो।
- प्रयोग अन्तर्दृष्टि ड्यासबोर्डको साथ, प्रत्येक अप्टिमाइजेसन प्रयोगमा आँखा राख्न, ट्र्याक गर्न र मूल्याङ्कन गर्न सम्भव छ।
6. पुच्छ्रेतारा
धूमकेतु मेटा मेसिन लर्निङको लागि एउटा प्लेटफर्म हो जसले प्रयोग र मोडेलहरू ट्र्याक, कन्ट्रास्ट, व्याख्या र सुधार गर्दछ।
तपाईंका सबै प्रयोगहरू एउटै स्थानमा हेर्न र तुलना गर्न सकिन्छ।
यो कुनै पनि मेसिन लर्निङ कार्यको लागि कार्य गर्दछ, जहाँ तपाइँको कोड प्रदर्शन गरिएको छ, र कुनै पनि मेसिन लर्निङ पुस्तकालय संग।
धूमकेतु समूहहरू, व्यक्तिहरू, शैक्षिक संस्थाहरू, व्यवसायहरू, र प्रयोगहरू द्रुत रूपमा कल्पना गर्न, कामलाई व्यवस्थित गर्न र प्रयोगहरू सञ्चालन गर्न चाहने अरू कसैको लागि उपयुक्त छ।
डेटा वैज्ञानिकहरू र टोलीहरूले सेल्फ-होस्टेड र क्लाउड-आधारित मेटा-मेसिन लर्निंग प्लेटफर्म धूमकेतु प्रयोग गरेर प्रयोगहरू र मोडेलहरू ट्र्याक गर्न, स्पष्ट गर्न, सुधार गर्न र तुलना गर्न सक्छन्।
यसले प्रस्ताव गर्दछ:
- कार्यहरू साझेदारी गर्न टोली सदस्यहरूको लागि धेरै क्षमताहरू अवस्थित छन्।
- यसमा धेरै एकीकरणहरू छन् जसले यसलाई अन्य प्रविधिहरूसँग लिङ्क गर्न सजिलो बनाउँदछ
- हालको ML पुस्तकालयहरूसँग राम्रोसँग कार्य गर्दछ
- प्रयोगकर्ता व्यवस्थापनको ख्याल राख्छ
- कोड, हाइपरपेरामिटर, मेट्रिक्स, भविष्यवाणी, निर्भरता, र प्रणाली मेट्रिक्सको तुलना सहित प्रयोगहरूको तुलना सक्षम गरिएको छ।
- दृष्टि, अडियो, पाठ, र ट्याबुलर डेटाका लागि फरक मोड्युलहरू प्रदान गर्दछ जसले तपाईंलाई नमूनाहरू कल्पना गर्न दिन्छ।
7. Optuna
Optuna स्वायत्त हाइपरपेरामिटर अप्टिमाइजेसनको लागि एउटा प्रणाली हो जुन दुवै मेसिन लर्निङ र गहिरो शिक्षाका साथै अन्य क्षेत्रहरूमा लागू गर्न सकिन्छ।
यसले विभिन्न प्रकारका अत्याधुनिक एल्गोरिदमहरू समावेश गर्दछ जसबाट तपाईंले चयन गर्न सक्नुहुन्छ (वा लिङ्क), यसले धेरै कम्प्युटरहरूमा प्रशिक्षण वितरण गर्न धेरै सरल बनाउँछ, र आकर्षक परिणाम दृश्यावलोकन प्रदान गर्दछ।
PyTorch, TensorFlow, Keras, FastAI, sci-kit-learn, LightGBM, र XGBoost जस्ता लोकप्रिय मेसिन लर्निङ लाइब्रेरीहरू सबै यससँग एकीकृत छन्।
यसले अत्याधुनिक एल्गोरिदमहरू प्रदान गर्दछ जसले ग्राहकहरूलाई आशाजनक नदेखिने नमूनाहरूलाई द्रुत रूपमा घटाएर अझ छिटो परिणामहरू प्राप्त गर्न सक्षम बनाउँछ।
पाइथन-आधारित एल्गोरिदमहरू प्रयोग गरेर, यसले स्वचालित रूपमा आदर्श हाइपरप्यामिटरहरू खोज्छ। Optuna ले मूल कोड परिवर्तन नगरी धेरै थ्रेडहरूमा समानान्तरित हाइपरपेरामिटर खोजहरूलाई प्रोत्साहन गर्छ।
यसले प्रस्ताव गर्दछ:
- यसले क्लस्टरका साथै एकल कम्प्युटर (बहु-प्रक्रिया) (बहु-नोड) मा वितरित प्रशिक्षणलाई समर्थन गर्दछ।
- यसले अभिसरण गति बढाउन धेरै ट्रिमिङ प्रविधिहरूलाई समर्थन गर्दछ (र कम गणना प्रयोग गर्नुहोस्)
- यसमा विभिन्न प्रकारका शक्तिशाली दृश्यहरू छन्, जस्तै स्लाइस प्लट, कन्टूर प्लट, र समानान्तर समन्वयहरू।
8. केद्रो
केड्रो कोड लेख्नको लागि नि:शुल्क पाइथन फ्रेमवर्क हो जुन डाटा विज्ञान परियोजनाहरूको लागि अद्यावधिक र मर्मत गर्न सकिन्छ।
यसले सफ्टवेयर इन्जिनियरिङका उत्कृष्ट अभ्यासहरूबाट मेसिन लर्निङ कोडमा विचारहरू ल्याउँछ। पाइथन यो कार्यप्रवाह अर्केस्ट्रेशन उपकरणको आधार हो।
तपाइँको ML प्रक्रियाहरु लाई सरल र अधिक सटीक बनाउन को लागी, तपाइँ पुन: उत्पादन योग्य, मर्मत योग्य, र मोड्युलर कार्यप्रवाह को विकास गर्न सक्नुहुन्छ।
केड्रोले सफ्टवेयर इन्जिनियरिङ सिद्धान्तहरू समावेश गर्दछ जस्तै मोडुलरिटी, जिम्मेवारीहरू विभाजन, र मेसिन लर्निङ वातावरणमा संस्करण।
कुकीकटर डेटा विज्ञानको आधारमा, यसले एक साझा, अनुकूलनीय परियोजना ढाँचा प्रदान गर्दछ।
धेरै फाइल प्रणालीहरू र फाइल ढाँचाहरूमा डाटा भण्डारण गर्न र लोड गर्न प्रयोग गरिने साधारण डाटा कनेक्टरहरू, डाटा क्याटलगद्वारा व्यवस्थित गरिन्छ। यसले मेसिन लर्निङ परियोजनाहरूलाई अझ प्रभावकारी बनाउँछ र डाटा पाइपलाइन निर्माण गर्न सजिलो बनाउँछ।
यसले प्रस्ताव गर्दछ:
- केद्रोले या त फैलिएको वा एक्लो मेशिन प्रयोगको लागि अनुमति दिन्छ।
- तपाईले पाइथन कोड र वर्कफ्लो भिजुअलाइजेशन बीचको निर्भरतालाई पाइपलाइन एब्स्ट्र्याक्शन प्रयोग गरेर स्वचालित गर्न सक्नुहुन्छ।
- मोड्युलर, पुन: प्रयोज्य कोडको प्रयोग मार्फत, यो प्रविधिले विभिन्न स्तरहरूमा टोलीको सहयोगलाई सहज बनाउँछ र कोडिङ वातावरणमा उत्पादकता सुधार गर्छ।
- प्राथमिक लक्ष्य भनेको ज्युपिटर नोटबुकहरू, एक-अफ स्क्रिप्टहरू, र ग्लु-कोडहरू कायम राख्न योग्य डेटा विज्ञान प्रोग्रामिङ लेखेर कमजोरीहरू हटाउनु हो।
9. BentoML
BentoML मार्फत मेशिन लर्निङ एपीआई अन्त्य बिन्दुहरू निर्माण गर्न सजिलो बनाइएको छ।
यसले सिकेका मेसिन लर्निङ मोडेलहरूलाई उत्पादनमा सार्नको लागि सामान्य तर संकुचित पूर्वाधार प्रदान गर्दछ।
यसले तपाइँलाई उत्पादन सेटिङमा प्रयोगको लागि सिकेका मोडेलहरू प्याकेज गर्न सक्षम बनाउँछ, तिनीहरूलाई कुनै पनि ML फ्रेमवर्क प्रयोग गरेर व्याख्या गर्दै। दुबै अफलाइन ब्याच सेवा र अनलाइन API सेवा समर्थित छन्।
उच्च प्रदर्शन मोडेल सर्भर र लचिलो कार्यप्रवाह BentoML का विशेषताहरू हुन्।
थप रूपमा, सर्भरले अनुकूलन माइक्रो-ब्याचिङ प्रदान गर्दछ। मोडेलहरू व्यवस्थित गर्न र डिप्लोयमेन्ट प्रक्रियाहरूको ट्र्याक राख्नको लागि एक एकीकृत दृष्टिकोण UI ड्यासबोर्डद्वारा प्रदान गरिएको छ।
त्यहाँ कुनै सर्भर डाउनटाइम हुनेछैन किनभने सञ्चालन संयन्त्र मोड्युलर छ र कन्फिगरेसन पुन: प्रयोगयोग्य छ। यो ML मोडेलहरू प्रदान गर्न, व्यवस्थित गर्न र प्रयोग गर्नको लागि लचिलो प्लेटफर्म हो।
यसले प्रस्ताव गर्दछ:
- यसमा एक मोड्युलर डिजाइन छ जुन अनुकूलन योग्य छ।
- यसले धेरै प्लेटफर्महरूमा तैनाती सक्षम गर्दछ।
- यसले स्वचालित रूपमा तेर्सो स्केलिंग ह्यान्डल गर्न सक्दैन।
- यसले एकल मोडेल ढाँचा, मोडेल व्यवस्थापन, मोडेल प्याकेजिङ्ग, र उच्च प्रदर्शन मोडेल सेवा सक्षम गर्दछ।
10। Seldon
डाटा वैज्ञानिकहरूले खुल्ला स्रोत सेल्डन कोर फ्रेमवर्क प्रयोग गरी Kubernetes मा मेसिन लर्निङ मोडेलहरू र प्रयोगहरू सिर्जना गर्न, प्रयोग गर्न र व्यवस्थापन गर्न सक्छन्।
TensorFlow, sci-kit-learn, Spark, R, Java, र H2O यसद्वारा समर्थित केही टूलकिटहरू मात्र हुन्।
यसले Kubeflow र RedHat को OpenShift सँग पनि इन्टरफेस गर्दछ। Seldon कोरले मेसिन लर्निङ मोडेलहरू (ML मोडेलहरू) वा भाषा र्यापरहरू (Python, Java, इत्यादि भाषाहरू) लाई उत्पादन REST/GRPC माइक्रोसेवाहरूमा रूपान्तरण गर्छ।
मेसिन लर्निङ प्रक्रियाहरू सुधार गर्नका लागि सबै भन्दा राम्रो MLOps उपकरणहरू मध्ये एक यो हो।
ML मोडेलहरू कन्टेनराइज गर्न र Seldon Core प्रयोग गरेर उपयोगिता र सुरक्षाको लागि परीक्षण गर्न यो सरल छ।
यसले प्रस्ताव गर्दछ:
- क्यानरी डिप्लोइमेन्ट जस्ता धेरै विकल्पहरूसँग मोडेल डिप्लोइमेन्टलाई सरल बनाउन सकिन्छ।
- विशिष्ट भविष्यवाणीहरू किन गरियो भनेर बुझ्नको लागि, मोडेल व्याख्याकर्ताहरू प्रयोग गर्नुहोस्।
- जब समस्याहरू उत्पन्न हुन्छन्, चेतावनी प्रणाली प्रयोग गरेर उत्पादन मोडेलहरूमा नजर राख्नुहोस्।
निष्कर्ष
MLOps ले मेसिन लर्निङ सञ्चालनलाई अझ राम्रो बनाउन मद्दत गर्न सक्छ। MLOps ले परिनियोजनको गति बढाउन सक्छ, डाटा सङ्कलन र डिबगिङलाई सरल बनाउन सक्छ, र इन्जिनियरहरू र डाटा वैज्ञानिकहरू बीचको सहकार्यमा सुधार गर्न सक्छ।
तपाईले MLOps उपकरण छनोट गर्नको लागि जुन तपाईको आवश्यकता अनुसार उपयुक्त छ, यो पोस्टले 10 लोकप्रिय MLOps समाधानहरू जाँच गर्यो, जसमध्ये धेरै जसो खुला स्रोत हुन्।
जवाफ छाड्नुस्