ਕਈ ਗਲੋਬਲ ਸੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।
ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਲਾਂਚ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਅਗਲੇ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸਥਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।
ਮਾਡਲ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਅਤੇ ਮਿਆਰੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਦੁਆਰਾ MLOps ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਧਦੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ।
ਅੱਜ ਉਪਲਬਧ ਕੁਝ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ MLOps ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਨ ਲਈ ਪੜ੍ਹਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਉਹ ਇੱਕ ਟੂਲ, ਡਿਵੈਲਪਰ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਤਮਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
MLOps ਕੀ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਨੀਤੀਆਂ, ਮਾਪਦੰਡਾਂ, ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਨੂੰ "ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਓਪਰੇਸ਼ਨ" ਜਾਂ "MLOps" ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
MLOps ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ML ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਪੂਰੇ ਜੀਵਨ-ਚੱਕਰ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਦੇਣਾ ਹੈ - ਸੰਕਲਪ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਤੈਨਾਤੀ ਤੱਕ - ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਰਣਨੀਤੀ ਦੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
MLOps ਦਾ ਟੀਚਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੋਡੀਫਾਈ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ML ਆਪਰੇਟਰਾਂ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਨਾਲ ਹੀ ML ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਹੈ।
ਕੁਝ MLOps ਨੂੰ "ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ DevOps" ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ DevOps ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ MLOps ਬਾਰੇ ਸੋਚਣ ਦਾ ਇੱਕ ਲਾਭਦਾਇਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ, DevOps ਵਾਂਗ, ਇਹ ਟੀਮਾਂ ਅਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਗਿਆਨ ਸਾਂਝਾਕਰਨ, ਸਹਿਯੋਗ, ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
MLOps ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ, ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ, ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸਹਿਯੋਗ ਲਈ ਇੱਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ML ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਉਤਪਾਦਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
MLOps ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਉਂ ਕਰੀਏ?
MLOps ਟੂਲ ਇੱਕ ML ਟੀਮ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਫਰਜ਼ ਨਿਭਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਭਾਗ ਪ੍ਰਬੰਧਨ।
ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੁਝ MLOps ਉਤਪਾਦ ਕੇਵਲ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਕੋਰ ਫੰਕਸ਼ਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਦੂਜੇ ਟੂਲ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਵਿਆਪਕ ਰਣਨੀਤੀ ਅਪਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ML ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਦੇ ਕਈ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ MLOps ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
MLOps ਹੱਲ ਲੱਭੋ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ML ਵਿਕਾਸ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਮਾਹਰ ਜਾਂ ਵਧੇਰੇ ਵਿਆਪਕ ਸਾਧਨ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ:
- ਡਾਟਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ
- ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ
- ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਅਤੇ ਕੰਮ ਵਾਲੀ ਥਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ
- ML ਮਾਡਲ ਦੀ ਤੈਨਾਤੀ ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਦੇਖਭਾਲ
- ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ, ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫੁੱਲ-ਸਰਵਿਸ MLOps ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
MLOps ਟੂਲ
1. MLFlow
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਨੂੰ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ MLflow ਦੁਆਰਾ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀ ਮਾਡਲ ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਤੈਨਾਤੀ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
MLflow ਕਿਸੇ ਵੀ ਆਕਾਰ ਦੀ ਟੀਮ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਅਤੇ ਸਮੂਹਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ। ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦਾ ਟੂਲ 'ਤੇ ਕੋਈ ਅਸਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।
ਕੋਈ ਵੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ, ਤੈਨਾਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨਾ ਸੌਖਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, MLFlow ਕਈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ TensorFlow ਅਤੇ ਪਾਈਟੋਰਚ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, MLflow ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ API ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਮੌਜੂਦਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਜਾਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
MLflow ਦੀਆਂ ਚਾਰ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹਨ ਜੋ ਟਰੈਕਿੰਗ ਅਤੇ ਯੋਜਨਾ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ:
- MLflow ਟਰੈਕਿੰਗ – ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੋਡ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ, ਸੰਸਕਰਣਾਂ, ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਅਤੇ ਕਲਾਤਮਕ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਪਰੀਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ API ਅਤੇ UI
- MLflow ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਸ - ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰਨ ਜਾਂ ਦੂਜੇ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ, ਦੁਬਾਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਯੋਗ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਪੈਕੇਜਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕੋਡ
- MLflow ਮਾਡਲ - ਵੱਖ-ਵੱਖ ML ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਤੋਂ ਮਾਡਲ ਸਰਵਿੰਗ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣਾ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ
- MLflow ਮਾਡਲ ਰਜਿਸਟਰੀ – ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀ ਮਾਡਲ ਸਟੋਰ ਜੋ ਇੱਕ MLflow ਮਾਡਲ ਦੇ ਪੂਰੇ ਜੀਵਨ ਕਾਲ ਦੇ ਸਹਿਕਾਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਸੰਸਕਰਣ, ਪੜਾਅ ਪਰਿਵਰਤਨ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
2. ਕੁਬੇਫਲੋ
Kubernetes ਲਈ ML ਟੂਲਬਾਕਸ ਨੂੰ Kubeflow ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਡੌਕਰ ਕੰਟੇਨਰਾਂ ਦੀ ਪੈਕਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਦੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸਿਸਟਮ.
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਦੇ ਰਨ ਆਰਕੈਸਟਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾ ਕੇ, ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ML ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਪੂਰਕ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦਾ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਚੁਣਿਆ ਗਿਆ ਸਮੂਹ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਲੰਬੇ ML ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜ, ਦਸਤੀ ਪ੍ਰਯੋਗ, ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ DevOps ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ Kubeflow Pipelines ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕਈ ਪੜਾਵਾਂ ਲਈ, ਸਿਖਲਾਈ, ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਸਮੇਤ ਜੁਪੀਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕਾਂ, Kubeflow ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਏਕੀਕਰਣ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ AI ਵਰਕਲੋਡਾਂ ਦੇ ਜੀਵਨ ਕਾਲ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ Kubernetes ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ ਸੌਖਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ:
- ਸਿਸਟਮ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ SDK ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਨੋਟਬੁੱਕ
- ਦੌੜਾਂ, ਨੌਕਰੀਆਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਟਰਫੇਸ (UI)
- ਹਰ ਵਾਰ ਪੁਨਰ-ਨਿਰਮਾਣ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਭਾਗਾਂ ਅਤੇ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦੀ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ।
- ਕੁਬੇਫਲੋ ਦੇ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਜਾਂ ਇੱਕ ਸਟੈਂਡਅਲੋਨ ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਕੁਬੇਫਲੋ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
3. ਡਾਟਾ ਸੰਸਕਰਣ ਕੰਟਰੋਲ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਸੰਸਕਰਣ ਨਿਯੰਤਰਣ ਹੱਲ ਨੂੰ DVC, ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਸੰਸਕਰਣ ਨਿਯੰਤਰਣ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਵੀ ਭਾਸ਼ਾ ਚੁਣਦੇ ਹੋ, ਇਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਸਾਧਨ ਹੈ ਜੋ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ML ਮਾਡਲ ਦੇ ਪੁਰਾਣੇ ਸੰਸਕਰਣ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਲੱਭਦੇ ਹੋ ਤਾਂ DVC ਕੋਡ, ਡੇਟਾ ਸੰਸਕਰਣ ਅਤੇ ਪੁਨਰ-ਉਤਪਾਦਨਯੋਗਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਲਈ DVC ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੰਗਠਨ ਅਤੇ ਸੰਸਕਰਣ ਨੂੰ DVC ਦੁਆਰਾ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੁਝ (ਸੀਮਤ) ਪ੍ਰਯੋਗ ਟਰੈਕਿੰਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਇਹ ਜਿਆਦਾਤਰ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਸੰਸਕਰਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ।
ਇਹ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ:
- ਇਹ ਸਟੋਰੇਜ਼ ਐਗਨੋਸਟਿਕ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਸਟੋਰੇਜ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ।
- ਇਹ ਟਰੈਕਿੰਗ ਦੇ ਅੰਕੜੇ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ML ਪੜਾਵਾਂ ਨੂੰ DAG ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਚਲਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਬਣਾਇਆ ਸਾਧਨ
- ਹਰੇਕ ML ਮਾਡਲ ਦੇ ਪੂਰੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਪੂਰੇ ਕੋਡ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਵੇਨੈਂਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪਾਲਣਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸੰਰਚਨਾ, ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੋਡ ਨੂੰ ਵਫ਼ਾਦਾਰੀ ਨਾਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖ ਕੇ ਪ੍ਰਜਨਨਯੋਗਤਾ।
4. ਪੈਚਾਈਡਰਮ
Pachyderm ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਸਕਰਣ-ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ DVC ਵਾਂਗ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਵਰਤ ਕੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ ਡੌਕਰ ਅਤੇ ਕੁਬਰਨੇਟਸ, ਇਹ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
Pachyderm ਇਹ ਗਾਰੰਟੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਖਪਤ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਹਰੇਕ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਕ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਸਕਰਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ, ਵੰਡਣ, ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਰਜਿਸਟਰੀ, ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਸਿਸਟਮ, ਅਤੇ ਇੱਕ CLI ਟੂਲਬਾਕਸ ਸਾਰੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਡਿਵੈਲਪਰ ਪੈਚਾਈਡਰਮ ਦੇ ਡੇਟਾ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਅਤੇ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵੀ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਸਖਤ ਡਾਟਾ ਗਵਰਨੈਂਸ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
5. ਪੋਲੀਐਕਸੋਨ
ਪੋਲਿਆਕਸਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪੂਰੇ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਇਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਪੋਲੀਐਕਸਨ ਟੂਲ ਦੀ ਮੇਜ਼ਬਾਨੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰ ਜਾਂ ਕਲਾਉਡ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ Torch, Tensorflow, ਅਤੇ MXNet, ਜੋ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਆਰਕੇਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਪੋਲਿਆਕਸਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ CLI, ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, SDKs, ਜਾਂ REST API ਦੁਆਰਾ ਕਾਰਜਾਂ ਅਤੇ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਤਹਿ ਕਰਕੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕਲੱਸਟਰ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ:
- ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਵੇਲੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਸੰਸਕਰਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਲਈ ਵਿਕਲਪ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
- ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਸੰਪੂਰਨ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਰਨ ਆਰਕੈਸਟਰੇਸ਼ਨ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਇਹ ਹੋਰ ਵੀ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ।
- ਤਕਨੀਕੀ ਸੰਦਰਭ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ, ਸਿੱਖਣ ਸਮੱਗਰੀ, ਮੈਨੂਅਲ, ਟਿਊਟੋਰਿਅਲਸ, ਚੇਂਜਲੌਗਸ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ।
- ਪ੍ਰਯੋਗ ਇਨਸਾਈਟਸ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਦੇ ਨਾਲ, ਹਰੇਕ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਯੋਗ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਣਾ, ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ।
6. ਕੋਮੇਟ
ਕੋਮੇਟ ਮੈਟਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵਿਪਰੀਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੇ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਦੇਖਿਆ ਅਤੇ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਕਿਸੇ ਵੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਟਾਸਕ, ਕਿਤੇ ਵੀ ਤੁਹਾਡਾ ਕੋਡ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਧੂਮਕੇਤੂ ਸਮੂਹਾਂ, ਵਿਅਕਤੀਆਂ, ਅਕਾਦਮਿਕ ਸੰਸਥਾਵਾਂ, ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਹੋਰ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨਾ, ਕੰਮ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦਾ ਸੰਚਾਲਨ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਸਵੈ-ਮੇਜ਼ਬਾਨੀ ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਮੈਟਾ-ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਕੋਮੇਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ, ਸਪੱਸ਼ਟ, ਸੁਧਾਰ ਅਤੇ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਹ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ:
- ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਲਈ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਮੌਜੂਦ ਹਨ।
- ਇਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਏਕੀਕਰਣ ਹਨ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਹੋਰ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ ਸੌਖਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ
- ਮੌਜੂਦਾ ML ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਉਪਭੋਗਤਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਦਾ ਹੈ
- ਕੋਡ, ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ, ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ, ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਸਮੇਤ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਸਮਰਥਿਤ ਹੈ।
- ਵਿਜ਼ਨ, ਆਡੀਓ, ਟੈਕਸਟ, ਅਤੇ ਟੇਬਲਯੂਲਰ ਡੇਟਾ ਲਈ ਵੱਖਰੇ ਮੋਡੀਊਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
7. ਓਪਟੂਨਾ
ਓਪਟੂਨਾ ਆਟੋਨੋਮਸ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਹੋਰ ਖੇਤਰਾਂ ਦੋਵਾਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਤੁਸੀਂ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹੋ (ਜਾਂ ਲਿੰਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ), ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਵੰਡਣਾ ਬਹੁਤ ਸੌਖਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਕਰਸ਼ਕ ਨਤੀਜੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
PyTorch, TensorFlow, Keras, FastAI, sci-kit-learn, LightGBM, ਅਤੇ XGBoost ਵਰਗੀਆਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਇਸ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਹਨ।
ਇਹ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ ਵਧੇਰੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕਿ ਵਧੀਆ ਨਹੀਂ ਲੱਗਦੇ।
ਪਾਈਥਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਆਦਰਸ਼ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਓਪਟੂਨਾ ਮੂਲ ਕੋਡ ਨੂੰ ਬਦਲੇ ਬਿਨਾਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਥ੍ਰੈਡਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਾਨੰਤਰ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ:
- ਇਹ ਇੱਕ ਕਲੱਸਟਰ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ (ਮਲਟੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸ) (ਮਲਟੀ-ਨੋਡ) 'ਤੇ ਵੰਡੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਇਹ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਟ੍ਰਿਮਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਅਤੇ ਘੱਟ ਗਣਨਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ)
- ਇਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਲਾਈਸ ਪਲਾਟ, ਕੰਟੂਰ ਪਲਾਟ, ਅਤੇ ਪੈਰਲਲ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟਸ।
8. ਕੇਦਰੋ
ਕੇਡਰੋ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁਫਤ ਪਾਈਥਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਅਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕੋਡ ਤੱਕ ਵਿਚਾਰ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਪਾਈਥਨ ਇਸ ਵਰਕਫਲੋ ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੀਆਂ ML ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਦੁਬਾਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਯੋਗ, ਰੱਖ-ਰਖਾਅਯੋਗ, ਅਤੇ ਮਾਡਿਊਲਰ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਕੇਡਰੋ ਨੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਾਡਿਊਲਰਿਟੀ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਸੰਸਕਰਣ।
ਕੁਕੀਕਟਰ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਇੱਕ ਆਮ, ਅਨੁਕੂਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਫਰੇਮਵਰਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕਈ ਫਾਈਲ ਸਿਸਟਮਾਂ ਅਤੇ ਫਾਈਲ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਧਾਰਨ ਡੇਟਾ ਕਨੈਕਟਰ, ਡੇਟਾ ਕੈਟਾਲਾਗ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਬਣਾਉਣਾ ਸੌਖਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ:
- ਕੇਡਰੋ ਜਾਂ ਤਾਂ ਖਿੰਡੇ ਹੋਏ ਜਾਂ ਇਕੱਲੇ ਮਸ਼ੀਨ ਦੀ ਤਾਇਨਾਤੀ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
- ਤੁਸੀਂ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪਾਈਥਨ ਕੋਡ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਵਿਚਕਾਰ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
- ਮਾਡਯੂਲਰ, ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੁਆਰਾ, ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕਈ ਪੱਧਰਾਂ 'ਤੇ ਟੀਮ ਦੇ ਸਹਿਯੋਗ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੋਡਿੰਗ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।
- ਮੁੱਖ ਟੀਚਾ ਜੁਪੀਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕਾਂ, ਇਕ-ਆਫ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ, ਅਤੇ ਗਲੂ-ਕੋਡ ਦੀਆਂ ਕਮੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਯੋਗ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਲਿਖ ਕੇ ਦੂਰ ਕਰਨਾ ਹੈ।
9. ਬੈਂਟੋਐਮਐਲ
ਬੈਂਟੋਐਮਐਲ ਨਾਲ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ API ਐਂਡਪੁਆਇੰਟ ਬਣਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਇਹ ਸਿੱਖੇ ਹੋਏ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਲਿਜਾਣ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਪਰ ਸੰਘਣਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ML ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਉਤਪਾਦਨ ਸੈਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਸਿੱਖੇ ਗਏ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪੈਕੇਜ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਔਫਲਾਈਨ ਬੈਚ ਸਰਵਿੰਗ ਅਤੇ ਔਨਲਾਈਨ API ਸਰਵਿੰਗ ਦੋਵੇਂ ਸਮਰਥਿਤ ਹਨ।
ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਸਰਵਰ ਅਤੇ ਇੱਕ ਲਚਕਦਾਰ ਵਰਕਫਲੋ BentoML ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਰਵਰ ਅਨੁਕੂਲ ਮਾਈਕ੍ਰੋ-ਬੈਚਿੰਗ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਪਹੁੰਚ UI ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
ਕੋਈ ਸਰਵਰ ਡਾਊਨਟਾਈਮ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿਉਂਕਿ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਵਿਧੀ ਮਾਡਯੂਲਰ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਰਚਨਾ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਹੈ। ਇਹ ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ, ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਲਚਕਦਾਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ।
ਇਹ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ:
- ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਡਯੂਲਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਹੈ ਜੋ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ.
- ਇਹ ਕਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਇਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਹਰੀਜੱਟਲ ਸਕੇਲਿੰਗ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ।
- ਇਹ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਮਾਡਲ ਫਾਰਮੈਟ, ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਮਾਡਲ ਪੈਕੇਜਿੰਗ, ਅਤੇ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਸਰਵਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
10. ਸੇਲਡਨ
ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਸੇਲਡਨ ਕੋਰ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕੁਬਰਨੇਟਸ 'ਤੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤੈਨਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
TensorFlow, sci-kit-learn, Spark, R, Java, ਅਤੇ H2O ਕੁਝ ਕੁ ਟੂਲਕਿੱਟਾਂ ਹਨ ਜੋ ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਿਤ ਹਨ।
ਇਹ Kubeflow ਅਤੇ RedHat ਦੇ OpenShift ਨਾਲ ਵੀ ਇੰਟਰਫੇਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸੇਲਡਨ ਕੋਰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ (ML ਮਾਡਲ) ਜਾਂ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਰੈਪਰਾਂ (ਪਾਈਥਨ, ਜਾਵਾ, ਆਦਿ ਵਰਗੀਆਂ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ) ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ REST/GRPC ਮਾਈਕ੍ਰੋ ਸਰਵਿਸਿਜ਼ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ MLOps ਟੂਲ ਇਹ ਹੈ।
ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕੰਟੇਨਰਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸੇਲਡਨ ਕੋਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਉਪਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ ਸਰਲ ਹੈ।
ਇਹ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ:
- ਮਾਡਲ ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਕਈ ਵਿਕਲਪਾਂ ਨਾਲ ਸਰਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੈਨਰੀ ਤੈਨਾਤੀ।
- ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਖਾਸ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਿਉਂ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਨ, ਮਾਡਲ ਵਿਆਖਿਆਕਾਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
- ਜਦੋਂ ਮੁੱਦੇ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਚੇਤਾਵਨੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਉਤਪਾਦਨ ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖੋ।
ਸਿੱਟਾ
MLOps ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। MLOps ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ MLOps ਟੂਲ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ, ਇਸ ਪੋਸਟ ਨੇ 10 ਪ੍ਰਸਿੱਧ MLOps ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਹਨ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ