Kilka globalnych sektorów zaczyna poważniej inwestować w uczenie maszynowe (ML).
Modele ML mogą być początkowo uruchamiane i obsługiwane przez zespoły specjalistów, ale jedną z największych przeszkód jest przeniesienie zdobytej wiedzy do kolejnego modelu, aby procesy mogły być rozszerzane.
Aby usprawnić i ustandaryzować procesy związane z zarządzaniem cyklem życia modelu, zespoły tworzące modele uczenia maszynowego coraz częściej wykorzystują techniki MLOps.
Kontynuuj czytanie, aby dowiedzieć się więcej o najlepszych dostępnych obecnie narzędziach i platformach MLOps oraz o tym, jak mogą ułatwić uczenie maszynowe z punktu widzenia narzędzia, programisty i procedur.
Co to jest MLOps?
Technika tworzenia zasad, norm i najlepszych praktyk dla modeli uczenia maszynowego jest znana jako „operacje uczenia maszynowego” lub „MLOps”.
MLOps ma na celu zagwarantowanie, że cały cykl życia rozwoju ML — od koncepcji do wdrożenia — jest skrupulatnie udokumentowany i zarządzany w celu uzyskania najlepszych wyników, zamiast inwestować w to dużo czasu i zasobów bez strategii.
Celem MLOps jest skodyfikowanie najlepszych praktyk w sposób, który sprawi, że tworzenie uczenia maszynowego będzie bardziej skalowalne dla operatorów i programistów ML, a także poprawa jakości i bezpieczeństwa modeli ML.
Niektórzy określają MLOps jako „DevOps dla uczenia maszynowego”, ponieważ z powodzeniem stosuje zasady DevOps w bardziej wyspecjalizowanej dziedzinie rozwoju technologicznego.
Jest to przydatny sposób myślenia o MLOps, ponieważ podobnie jak DevOps kładzie nacisk na dzielenie się wiedzą, współpracę i najlepsze praktyki między zespołami i narzędziami.
MLOps zapewnia programistom, analitykom danych i zespołom operacyjnym platformę do współpracy, aw rezultacie do tworzenia najpotężniejszych modeli ML.
Dlaczego warto korzystać z narzędzi MLOps?
Narzędzia MLOps mogą wykonywać szeroki zakres zadań dla zespołu ML, jednak często dzieli się je na dwie grupy: administrowanie platformą i zarządzanie poszczególnymi komponentami.
Podczas gdy niektóre produkty MLOps koncentrują się tylko na jednej podstawowej funkcji, takiej jak zarządzanie danymi lub metadanymi, inne narzędzia przyjmują bardziej wszechstronną strategię i zapewniają platformę MLOps do kontrolowania kilku aspektów cyklu życia uczenia maszynowego.
Poszukaj rozwiązań MLOps, które pomogą Twojemu zespołowi w zarządzaniu tymi obszarami rozwoju ML, niezależnie od tego, czy szukasz specjalisty, czy szerszego narzędzia:
- Obsługa danych
- Projektowanie i modelowanie
- Zarządzanie projektami i miejscem pracy
- Wdrożenie modelu ML i ciągłe utrzymanie
- Zarządzanie cyklem życia od początku do końca, które jest zwykle oferowane przez platformy MLOps z pełnym zakresem usług.
Narzędzia MLOps
1. Przepływ MLF
Cykl życia uczenia maszynowego jest kontrolowany przez platformę typu open source MLflow i obejmuje centralną rejestrację modelu, wdrażanie i eksperymentowanie.
MLflow może być używany przez zespół dowolnej wielkości, zarówno indywidualnie, jak i zbiorowo. Biblioteki nie mają wpływu na narzędzie.
Może z niego korzystać każdy język programowania i biblioteka uczenia maszynowego.
Aby uprościć szkolenie, wdrażanie i zarządzanie aplikacjami uczenia maszynowego, MLFlow współpracuje z wieloma platformami uczenia maszynowego, w tym TensorFlow i Pytorcha.
Ponadto MLflow zapewnia łatwe w użyciu interfejsy API, które można dołączyć do dowolnych istniejących programów lub bibliotek uczenia maszynowego.
MLflow ma cztery kluczowe funkcje, które ułatwiają śledzenie i planowanie eksperymentów:
- MLflow Tracking – interfejs API i interfejs użytkownika do rejestrowania parametrów, wersji, metryk i artefaktów kodu uczenia maszynowego, a także do późniejszego wyświetlania i porównywania wyników
- Projekty MLflow – pakowanie kodu uczenia maszynowego w nadający się do ponownego użycia, odtwarzalny format w celu przeniesienia do produkcji lub udostępnienia innym naukowcom danych
- Modele MLflow – utrzymywanie i wdrażanie modeli w szeregu systemów obsługujących modele i wnioskowania z różnych bibliotek ML
- MLflow Model Registry – centralny magazyn modeli, który umożliwia wspólne zarządzanie całym okresem życia modelu MLflow, w tym wersjonowaniem modeli, przejściami etapów i adnotacjami.
2. KubeFlow
Przybornik ML dla Kubernetes nazywa się Kubeflow. Pakowanie i zarządzanie kontenerami Docker, pomoc w utrzymaniu systemy uczenia maszynowego.
Upraszczając orkiestrację uruchamiania i wdrażanie przepływów pracy uczenia maszynowego, promuje skalowalność modeli uczenia maszynowego.
Jest to projekt typu open source, który obejmuje starannie dobraną grupę uzupełniających się narzędzi i frameworków dostosowanych do różnych potrzeb ML.
Długie zadania szkoleniowe ML, ręczne eksperymenty, powtarzalność i wyzwania DevOps można obsłużyć za pomocą Kubeflow Pipelines.
Na kilka etapów uczenia maszynowego, w tym szkolenia, rozwój potoku i utrzymanie Zeszyty JupyterKubeflow oferuje specjalistyczne usługi i integrację.
Ułatwia zarządzanie i śledzenie cyklu życia obciążeń AI, a także wdrażanie modeli uczenia maszynowego (ML) i potoków danych w klastrach Kubernetes.
Oferuje:
- Notebooki do wykorzystania zestawu SDK do interakcji z systemem
- interfejs użytkownika (UI) do kontrolowania i monitorowania przebiegów, zadań i eksperymentów
- Szybkie projektowanie kompleksowych rozwiązań bez konieczności każdorazowej przebudowy oraz ponowne wykorzystywanie komponentów i potoków.
- Kubeflow Pipelines jest oferowany jako kluczowy składnik Kubeflow lub jako samodzielna instalacja.
3. Kontrola wersji danych
Rozwiązanie do kontroli wersji typu open source dla projektów uczenia maszynowego nosi nazwę DVC lub Data Version Control.
Jakikolwiek język wybierzesz, jest to eksperymentalne narzędzie, które pomaga w definiowaniu potoku.
DVC wykorzystuje kod, wersjonowanie danych i odtwarzalność, aby pomóc Ci zaoszczędzić czas, gdy wykryjesz problem z wcześniejszą wersją modelu ML.
Ponadto możesz używać potoków DVC do uczenia modelu i rozpowszechniania go wśród członków zespołu. Organizacja i wersjonowanie dużych zbiorów danych może być obsługiwane przez DVC, a dane mogą być przechowywane w łatwo dostępny sposób.
Chociaż zawiera pewne (ograniczone) funkcje śledzenia eksperymentów, koncentruje się głównie na wersjonowaniu i zarządzaniu danymi i potokami.
Oferuje:
- Jest niezależny od pamięci masowej, dlatego możliwe jest zastosowanie różnych typów pamięci masowej.
- Zapewnia również statystyki śledzenia.
- gotowy sposób łączenia etapów ML w DAG i uruchamiania całego potoku od początku do końca
- Cały rozwój każdego modelu ML można śledzić przy użyciu całego kodu i pochodzenia danych.
- Odtwarzalność dzięki wiernemu zachowaniu początkowej konfiguracji, danych wejściowych i kodu programu na potrzeby eksperymentu.
4. Zwierzę gruboskóre
Pachyderm to program kontroli wersji do uczenia maszynowego i nauki o danych, podobny do DVC.
Dodatkowo, ponieważ został stworzony przy użyciu Docker i Kubernetes, może uruchamiać i wdrażać aplikacje uczenia maszynowego na dowolnej platformie chmurowej.
Pachyderm gwarantuje, że każdy fragment danych, który jest wykorzystywany w modelu uczenia maszynowego, może być śledzony wstecz i wersjonowany.
Służy do tworzenia, dystrybucji, zarządzania i monitorowania modeli uczenia maszynowego. Zawiera rejestr modeli, system zarządzania modelami i zestaw narzędzi CLI.
Deweloperzy mogą zautomatyzować i rozszerzyć cykl życia uczenia maszynowego za pomocą podstawy danych Pachyderm, która zapewnia również powtarzalność.
Obsługuje rygorystyczne standardy zarządzania danymi, obniża koszty przetwarzania i przechowywania danych oraz pomaga firmom w szybszym wprowadzaniu na rynek inicjatyw związanych z nauką o danych.
5. Poliakson
Korzystając z platformy Polyaxon, projekty uczenia maszynowego i aplikacje głębokiego uczenia się mogą być replikowane i zarządzane przez cały cykl ich życia.
Polyaxon jest w stanie hostować i administrować narzędziem, które można umieścić w dowolnym centrum danych lub u dostawcy chmury. Takich jak Torch, Tensorflow i MXNet, które obsługują wszystkie najpopularniejsze platformy głębokiego uczenia.
Jeśli chodzi o orkiestrację, Polyaxon umożliwia maksymalne wykorzystanie klastra poprzez planowanie zadań i testów za pośrednictwem interfejsu CLI, pulpitu nawigacyjnego, zestawów SDK lub interfejsu API REST.
Oferuje:
- Możesz teraz korzystać z wersji open source, ale zawiera ona również opcje dla firm.
- Chociaż obejmuje cały cykl życia, w tym orkiestrację uruchamiania, jest w stanie znacznie więcej.
- Dzięki technicznym dokumentom referencyjnym, wytycznym dla początkujących, materiałom do nauki, podręcznikom, samouczkom, dziennikom zmian i nie tylko, jest to bardzo dobrze udokumentowana platforma.
- Dzięki pulpitowi nawigacyjnemu ze statystykami eksperymentu można obserwować, śledzić i oceniać każdy eksperyment optymalizacyjny.
6. kometa
Comet to platforma meta-uczenia maszynowego, która śledzi, porównuje, wyjaśnia i ulepsza eksperymenty i modele.
Wszystkie Twoje eksperymenty można przeglądać i porównywać w jednym miejscu.
Działa dla każdego zadania uczenia maszynowego, gdziekolwiek wykonywany jest kod i z dowolną biblioteką uczenia maszynowego.
Comet jest odpowiedni dla grup, osób indywidualnych, instytucji akademickich, firm i każdego, kto chce szybko wizualizować eksperymenty, usprawnić pracę i przeprowadzać eksperymenty.
Analitycy danych i zespoły mogą śledzić, wyjaśniać, ulepszać i porównywać eksperymenty i modele za pomocą samoobsługowej i opartej na chmurze platformy uczenia maszynowego Comet.
Oferuje:
- Członkowie zespołu mają wiele możliwości udostępniania zadań.
- Ma kilka integracji, które ułatwiają łączenie go z innymi technologiami
- Działa dobrze z aktualnymi bibliotekami ML
- Zajmuje się zarządzaniem użytkownikami
- Porównanie eksperymentów jest włączone, w tym porównanie kodu, hiperparametrów, metryk, prognoz, zależności i metryk systemowych.
- Udostępnia odrębne moduły dla danych wizualnych, dźwiękowych, tekstowych i tabelarycznych, które umożliwiają wizualizację próbek.
7. Optować
Optuna to system do autonomicznej optymalizacji hiperparametrów, który może być zastosowany zarówno w uczeniu maszynowym i głębokim, jak i w innych dziedzinach.
Zawiera różnorodne najnowocześniejsze algorytmy, z których można wybierać (lub łączyć), bardzo ułatwia dystrybucję szkolenia na wiele komputerów i oferuje atrakcyjną wizualizację wyników.
Popularne biblioteki uczenia maszynowego, takie jak PyTorch, TensorFlow, Keras, FastAI, sci-kit-learn, LightGBM i XGBoost są z nim zintegrowane.
Zapewnia najnowocześniejsze algorytmy, które umożliwiają klientom szybsze uzyskiwanie wyników dzięki szybkiej redukcji próbek, które nie wyglądają obiecująco.
Korzystając z algorytmów opartych na języku Python, automatycznie wyszukuje idealne hiperparametry. Optuna zachęca do równoległego wyszukiwania hiperparametrów w wielu wątkach bez zmiany oryginalnego kodu.
Oferuje:
- Obsługuje szkolenia rozproszone na klastrze, jak również na pojedynczym komputerze (wieloprocesowy) (wielowęzłowy)
- Obsługuje kilka technik przycinania, aby przyspieszyć konwergencję (i zużywać mniej mocy obliczeniowej)
- Ma wiele potężnych wizualizacji, takich jak wykres przekrojowy, wykres konturowy i współrzędne równoległe.
8. Kedro
Kedro to bezpłatna platforma Pythona do pisania kodu, który można aktualizować i konserwować na potrzeby projektów data science.
Przenosi pomysły z najlepszych praktyk w inżynierii oprogramowania do kodu uczenia maszynowego. Python jest podstawą tego narzędzia do orkiestracji przepływu pracy.
Aby uprościć i uściślić procesy uczenia maszynowego, możesz opracować powtarzalne, łatwe do utrzymania i modułowe przepływy pracy.
Kedro łączy zasady inżynierii oprogramowania, takie jak modułowość, rozdział obowiązków i wersjonowanie, w środowisku uczenia maszynowego.
W oparciu o Cookiecutter Data Science zapewnia wspólne, elastyczne ramy projektowe.
Katalog danych zarządza wieloma prostymi łącznikami danych używanymi do przechowywania i ładowania danych w różnych systemach plików i formatach plików. Zwiększa efektywność projektów uczenia maszynowego i ułatwia tworzenie potoku danych.
Oferuje:
- Kedro pozwala na wdrożenie rozproszonej lub pojedynczej maszyny.
- Możesz zautomatyzować zależności między kodem Pythona a wizualizacją przepływu pracy przy użyciu abstrakcji potoku.
- Dzięki zastosowaniu modułowego kodu wielokrotnego użytku technologia ta ułatwia współpracę zespołową na różnych poziomach i poprawia produktywność w środowisku kodowania.
- Głównym celem jest przezwyciężenie wad notatników Jupyter, jednorazowych skryptów i kodu kleju poprzez pisanie łatwego do utrzymania programowania do nauki o danych.
9. BentoML
Tworzenie punktów końcowych interfejsu API uczenia maszynowego jest łatwiejsze dzięki BentoML.
Zapewnia typową, ale skondensowaną infrastrukturę do przenoszenia wyuczonych modeli uczenia maszynowego do produkcji.
Umożliwia pakowanie wyuczonych modeli do użytku w środowisku produkcyjnym, interpretując je przy użyciu dowolnego frameworka ML. Obsługiwane jest zarówno udostępnianie wsadowe w trybie offline, jak i udostępnianie interfejsu API online.
Modelowy serwer o wysokiej wydajności i elastyczny przepływ pracy to cechy BentoML.
Dodatkowo serwer oferuje adaptacyjne mikrodozowanie. Pulpit nawigacyjny interfejsu użytkownika zapewnia ujednolicone podejście do organizowania modeli i śledzenia procedur wdrażania.
Nie będzie przestojów serwera, ponieważ mechanizm działania jest modułowy, a konfiguracja jest wielokrotnego użytku. Jest to elastyczna platforma do dostarczania, organizowania i wdrażania modeli ML.
Oferuje:
- Ma modułową konstrukcję, którą można dostosować.
- Umożliwia wdrożenie na kilku platformach.
- Nie może automatycznie obsługiwać skalowania w poziomie.
- Umożliwia format pojedynczego modelu, zarządzanie modelami, pakowanie modeli i wysokowydajne udostępnianie modeli.
10. Seldon
Analitycy danych mogą tworzyć, wdrażać i zarządzać modelami i eksperymentami uczenia maszynowego na dużą skalę w Kubernetes, korzystając z otwartej platformy Seldon Core.
TensorFlow, sci-kit-learn, Spark, R, Java i H2O to tylko niektóre z obsługiwanych przez nią zestawów narzędzi.
Współpracuje również z Kubeflow i OpenShift firmy RedHat. Rdzeń Seldona przekształca modele uczenia maszynowego (modele ML) lub opakowania językowe (języki takie jak Python, Java itp.) w produkcyjne mikrousługi REST/GRPC.
To jedno z najlepszych narzędzi MLOps do usprawniania procesów uczenia maszynowego.
Łatwo jest konteneryzować modele ML i testować użyteczność i bezpieczeństwo za pomocą Seldon Core.
Oferuje:
- Wdrożenie modelu można uprościć za pomocą kilku alternatyw, takich jak wdrożenie kanarków.
- Aby zrozumieć, dlaczego dokonano określonych prognoz, użyj wyjaśnień modelu.
- Gdy pojawią się problemy, miej oko na modele produkcyjne za pomocą systemu alertów.
Wnioski
MLOps może pomóc w ulepszeniu operacji uczenia maszynowego. MLOps może przyspieszyć wdrażanie, uprościć gromadzenie i debugowanie danych oraz usprawnić współpracę między inżynierami i analitykami danych.
Abyś mógł wybrać narzędzie MLOps, które najlepiej odpowiada Twoim potrzebom, w tym poście przeanalizowaliśmy 10 popularnych rozwiązań MLOps, z których większość jest typu open source.
Dodaj komentarz