Vários setores globais estão começando a investir mais substancialmente em aprendizado de máquina (ML).
Os modelos de ML podem ser lançados e operados inicialmente por equipes de especialistas, mas um dos maiores obstáculos é transferir o conhecimento adquirido para o próximo modelo para que os processos possam ser expandidos.
Para melhorar e padronizar os processos envolvidos no gerenciamento do ciclo de vida dos modelos, as técnicas de MLOps estão sendo cada vez mais utilizadas pelas equipes que criam modelos de machine learning.
Continue lendo para saber mais sobre algumas das melhores ferramentas e plataformas de MLOps disponíveis hoje e como elas podem facilitar o aprendizado de máquina do ponto de vista da ferramenta, do desenvolvedor e do procedimento.
O que é MLOps?
Uma técnica para criar políticas, normas e práticas recomendadas para modelos de aprendizado de máquina é conhecida como "operações de aprendizado de máquina" ou "MLOps".
O MLOps visa garantir que todo o ciclo de vida do desenvolvimento de ML - desde a concepção até a implantação - seja meticulosamente documentado e gerenciado para obter os melhores resultados, em vez de investir muito tempo e recursos nele sem uma estratégia.
O objetivo do MLOps é codificar as melhores práticas de forma a tornar o desenvolvimento de aprendizado de máquina mais escalável para operadores e desenvolvedores de ML, bem como aprimorar a qualidade e a segurança dos modelos de ML.
Alguns se referem ao MLOps como “DevOps para aprendizado de máquina”, pois aplica com sucesso os princípios do DevOps a um campo mais especializado de desenvolvimento tecnológico.
Essa é uma maneira útil de pensar em MLOps porque, como o DevOps, enfatiza o compartilhamento de conhecimento, a colaboração e as melhores práticas entre equipes e ferramentas.
O MLOps fornece aos desenvolvedores, cientistas de dados e equipes de operações uma estrutura para cooperar e, como resultado, produzir os modelos de ML mais poderosos.
Por que usar ferramentas MLOps?
As ferramentas MLOps podem executar uma ampla gama de tarefas para uma equipe de ML, no entanto, geralmente são divididas em dois grupos: administração de plataforma e gerenciamento de componentes individuais.
Enquanto alguns produtos MLOps se concentram apenas em uma única função central, como gerenciamento de dados ou metadados, outras ferramentas adotam uma estratégia mais abrangente e fornecem uma plataforma MLOps para controlar vários aspectos do ciclo de vida de ML.
Procure soluções de MLOps que auxiliem sua equipe na gestão dessas áreas de desenvolvimento de ML, esteja você procurando um especialista ou uma ferramenta mais ampla:
- Tratamento de dados
- Projeto e modelagem
- Gestão de projetos e local de trabalho
- Implantação do modelo de ML e manutenção contínua
- Gerenciamento do ciclo de vida do início ao fim, que normalmente é oferecido por plataformas MLOps de serviço completo.
Ferramentas MLOps
1. Fluxo MLF
O ciclo de vida do aprendizado de máquina é controlado pela plataforma de código aberto MLflow e inclui um modelo central de registro, implantação e experimentação.
O MLflow pode ser usado por equipes de qualquer tamanho, tanto individualmente quanto coletivamente. As bibliotecas não têm influência na ferramenta.
Qualquer linguagem de programação e biblioteca de aprendizado de máquina pode utilizá-lo.
Para simplificar o treinamento, a implantação e o gerenciamento de aplicativos de aprendizado de máquina, o MLFlow interage com várias estruturas de aprendizado de máquina, incluindo TensorFlow e Pitorch.
Além disso, o MLflow fornece APIs fáceis de usar que podem ser incluídas em qualquer programa ou biblioteca de aprendizado de máquina existente.
O MLflow tem quatro recursos principais que facilitam o rastreamento e o planejamento de experimentos:
- MLflow Tracking – uma API e UI para registrar parâmetros, versões, métricas e artefatos de código de aprendizado de máquina, bem como para exibir e contrastar os resultados posteriormente
- Projetos MLflow – empacotando código de aprendizado de máquina em um formato reutilizável e reproduzível para transferência para produção ou compartilhamento com outros cientistas de dados
- Modelos de MLflow – manutenção e implantação de modelos em uma variedade de sistemas de serviço e inferência de modelos de várias bibliotecas de ML
- MLflow Model Registry – um armazenamento de modelo central que permite o gerenciamento cooperativo de toda a vida útil de um modelo MLflow, incluindo versão de modelo, transições de estágio e anotações.
2. Kubeflow
A caixa de ferramentas de ML para Kubernetes é chamada Kubeflow. Empacotamento e gerenciamento de containers Docker, auxilia na manutenção de sistemas de aprendizado de máquina.
Ao simplificar a orquestração de execução e as implantações de fluxos de trabalho de aprendizado de máquina, ele promove a escalabilidade dos modelos de aprendizado de máquina.
É um projeto de código aberto que inclui um grupo cuidadosamente escolhido de ferramentas e estruturas complementares adaptadas às diferentes necessidades de ML.
Tarefas longas de treinamento de ML, experimentação manual, repetibilidade e desafios de DevOps podem ser tratados com o Kubeflow Pipelines.
Para vários estágios de aprendizado de máquina, incluindo treinamento, desenvolvimento de pipeline e manutenção de Cadernos Jupyter, o Kubeflow oferece serviços especializados e integração.
Ele simplifica o gerenciamento e o rastreamento da vida útil de suas cargas de trabalho de IA, bem como a implantação de modelos de machine learning (ML) e pipelines de dados em clusters do Kubernetes.
Oferece:
- Notebooks para utilizar o SDK para interagir com o sistema
- uma interface de usuário (UI) para controlar e monitorar execuções, trabalhos e experimentos
- Para projetar rapidamente soluções de ponta a ponta sem ter que reconstruir a cada vez e reutilizar componentes e pipelines.
- Como um componente chave do Kubeflow ou como uma instalação independente, o Kubeflow Pipelines é oferecido.
3. Controle de versão de dados
Uma solução de controle de versão de código aberto para projetos de aprendizado de máquina é chamada DVC, ou Data Version Control.
Seja qual for o idioma escolhido, é uma ferramenta experimental que ajuda na definição do pipeline.
O DVC utiliza código, controle de versão de dados e reprodutibilidade para ajudar você a economizar tempo ao descobrir um problema com uma versão anterior do seu modelo de ML.
Além disso, você pode usar pipelines DVC para treinar seu modelo e distribuí-lo aos membros de sua equipe. A organização e o versionamento de big data podem ser tratados pelo DVC, e os dados podem ser armazenados de maneira facilmente acessível.
Embora inclua alguns recursos (limitados) de rastreamento de experimentos, ele se concentra principalmente no gerenciamento e versão de dados e pipeline.
Oferece:
- É independente de armazenamento, portanto, é possível empregar uma variedade de tipos de armazenamento.
- Ele também fornece estatísticas de rastreamento.
- um meio pré-criado de unir estágios de ML em um DAG e executar todo o pipeline do início ao fim
- Todo o desenvolvimento de cada modelo de ML pode ser acompanhado usando todo o seu código e proveniência de dados.
- Reprodutibilidade preservando fielmente a configuração inicial, os dados de entrada e o código do programa para um experimento.
4. Paquiderme
O Pachyderm é um programa de controle de versão para aprendizado de máquina e ciência de dados, semelhante ao DVC.
Além disso, porque foi criado usando Docker e Kubernetes, ele pode executar e implantar aplicativos de aprendizado de máquina em qualquer plataforma de nuvem.
O Pachyderm garante que cada dado consumido em um modelo de aprendizado de máquina possa ser rastreado e versionado.
Ele é usado para criar, distribuir, gerenciar e ficar de olho nos modelos de aprendizado de máquina. Um registro de modelo, um sistema de gerenciamento de modelo e uma caixa de ferramentas CLI estão incluídos.
Os desenvolvedores podem automatizar e expandir seu ciclo de vida de aprendizado de máquina usando a base de dados do Pachyderm, que também garante a repetibilidade.
Ele oferece suporte a padrões rigorosos de governança de dados, reduz os custos de processamento e armazenamento de dados e ajuda as empresas a levar suas iniciativas de ciência de dados ao mercado mais rapidamente.
5. Poliaxon
Usando a plataforma Polyaxon, projetos de aprendizado de máquina e aplicativos de aprendizado profundo podem ser replicados e gerenciados durante todo o ciclo de vida.
A Polyaxon é capaz de hospedar e administrar a ferramenta e pode ser colocada em qualquer data center ou provedor de nuvem. Como Torch, Tensorflow e MXNet, que suportam todas as estruturas de aprendizado profundo mais populares.
Quando se trata de orquestração, a Polyaxon permite que você aproveite ao máximo seu cluster agendando tarefas e testes por meio de sua CLI, painel, SDKs ou API REST.
Oferece:
- Você pode usar a versão de código aberto agora, mas também inclui opções para o corporativo.
- Embora cubra o ciclo de vida completo, incluindo a orquestração de execução, é capaz de muito mais.
- Com documentos de referência técnica, diretrizes de introdução, materiais de aprendizagem, manuais, tutoriais, registros de alterações e muito mais, é uma plataforma altamente documentada.
- Com o painel de insights do experimento, é possível acompanhar, acompanhar e avaliar cada experimento de otimização.
6. cometa
Comet é uma plataforma para meta machine learning que rastreia, contrasta, explica e melhora experimentos e modelos.
Todos os seus experimentos podem ser vistos e comparados em um único local.
Ele funciona para qualquer tarefa de aprendizado de máquina, em qualquer lugar que seu código seja executado e com qualquer biblioteca de aprendizado de máquina.
O Comet é apropriado para grupos, indivíduos, instituições acadêmicas, empresas e qualquer pessoa que deseje visualizar experimentos rapidamente, otimizar o trabalho e realizar experimentos.
Cientistas de dados e equipes podem rastrear, esclarecer, melhorar e comparar experimentos e modelos usando a plataforma de aprendizado de metamáquina auto-hospedada e baseada em nuvem Comet.
Oferece:
- Existem muitos recursos para os membros da equipe compartilharem tarefas.
- Possui várias integrações que facilitam a vinculação a outras tecnologias
- Funciona bem com as bibliotecas de ML atuais
- Cuida do gerenciamento de usuários
- A comparação de experimentos é habilitada, incluindo uma comparação de código, hiperparâmetros, métricas, previsões, dependências e métricas do sistema.
- Fornece módulos distintos para visão, áudio, texto e dados tabulares que permitem visualizar amostras.
7. Optar
Optuna é um sistema para otimização autônoma de hiperparâmetros que pode ser aplicado tanto ao aprendizado de máquina quanto ao aprendizado profundo, bem como em outros campos.
Ele contém uma variedade de algoritmos de ponta a partir dos quais você pode selecionar (ou vincular), simplifica muito a distribuição de treinamento em vários computadores e oferece uma visualização de resultados atraente.
Bibliotecas populares de aprendizado de máquina como PyTorch, TensorFlow, Keras, FastAI, sci-kit-learn, LightGBM e XGBoost estão todas integradas a ele.
Ele fornece algoritmos de ponta que permitem que os clientes obtenham resultados mais rapidamente, reduzindo rapidamente as amostras que não parecem promissoras.
Usando algoritmos baseados em Python, ele procura automaticamente os hiperparâmetros ideais. O Optuna incentiva pesquisas de hiperparâmetros paralelizados em muitos encadeamentos sem alterar o código original.
Oferece:
- Ele suporta treinamento distribuído em um cluster, bem como em um único computador (multiprocesso) (multi-nó)
- Ele suporta várias técnicas de corte para acelerar a convergência (e usar menos computação)
- Ele tem uma variedade de visualizações potentes, como plotagem de fatias, plotagem de contorno e coordenadas paralelas.
8. Kedro
Kedro é uma estrutura Python gratuita para escrever código que pode ser atualizado e mantido para projetos de ciência de dados.
Ele traz ideias das melhores práticas em engenharia de software para código de aprendizado de máquina. Python é a base dessa ferramenta de orquestração de fluxo de trabalho.
Para tornar seus processos de ML mais simples e precisos, você pode desenvolver fluxos de trabalho reprodutíveis, sustentáveis e modulares.
Kedro incorpora princípios de engenharia de software como modularidade, separação de responsabilidades e versionamento em um ambiente de aprendizado de máquina.
Com base no Cookiecutter Data Science, ele fornece uma estrutura de projeto comum e adaptável.
Vários conectores de dados simples usados para armazenar e carregar dados em vários sistemas de arquivos e formatos de arquivo são gerenciados pelo catálogo de dados. Isso torna os projetos de aprendizado de máquina mais eficazes e simplifica a criação de um pipeline de dados.
Oferece:
- A Kedro permite a implantação de máquinas dispersas ou solitárias.
- Você pode automatizar as dependências entre o código Python e a visualização do fluxo de trabalho usando a abstração de pipeline.
- Por meio do uso de código modular e reutilizável, essa tecnologia facilita a colaboração da equipe em vários níveis e melhora a produtividade no ambiente de codificação.
- O objetivo principal é superar as desvantagens dos notebooks Jupyter, scripts únicos e código de cola escrevendo programação de ciência de dados sustentável.
9. BentoML
A criação de endpoints de API de aprendizado de máquina ficou mais fácil com o BentoML.
Ele fornece uma infraestrutura típica, porém condensada, para mover os modelos de aprendizado de máquina aprendidos para a produção.
Ele permite que você empacote modelos aprendidos para uso em uma configuração de produção, interpretando-os usando qualquer estrutura de ML. Tanto o serviço de lote offline quanto o serviço de API online são suportados.
Um servidor de modelos de alto desempenho e um fluxo de trabalho flexível são características do BentoML.
Além disso, o servidor oferece micro-lote adaptável. Uma abordagem unificada para organizar modelos e acompanhar os procedimentos de implantação é fornecida pelo painel de interface do usuário.
Não haverá tempo de inatividade do servidor porque o mecanismo operacional é modular e a configuração é reutilizável. É uma plataforma flexível para fornecer, organizar e implantar modelos de ML.
Oferece:
- Tem um design modular que é adaptável.
- Ele permite a implantação em várias plataformas.
- Ele não pode lidar automaticamente com a escala horizontal.
- Ele permite um único formato de modelo, gerenciamento de modelo, empacotamento de modelo e serviço de modelo de alto desempenho.
10. Seldon
Os cientistas de dados podem criar, implantar e gerenciar modelos e experimentos de aprendizado de máquina em escala no Kubernetes usando a estrutura Seldon Core de código aberto.
TensorFlow, sci-kit-learn, Spark, R, Java e H2O são apenas alguns dos kits de ferramentas suportados por ele.
Ele também faz interface com o Kubeflow e o OpenShift da RedHat. O núcleo Seldon transforma modelos de aprendizado de máquina (modelos ML) ou wrappers de linguagem (linguagens como Python, Java etc.) em microsserviços REST/GRPC de produção.
Uma das melhores ferramentas de MLOps para melhorar os processos de aprendizado de máquina é esta.
É simples contentorizar modelos de ML e testar usabilidade e segurança usando o Seldon Core.
Oferece:
- A implantação do modelo pode ser simplificada com várias alternativas, como a implantação canário.
- Para entender por que foram feitas previsões específicas, use explicadores de modelo.
- Quando surgirem problemas, fique de olho nos modelos de produção usando o sistema de alerta.
Conclusão
Os MLOps podem ajudar a melhorar as operações de aprendizado de máquina. Os MLOps podem acelerar a implantação, simplificar a coleta e a depuração de dados e melhorar a colaboração entre engenheiros e cientistas de dados.
Para que você escolha a ferramenta MLOps que melhor atende às suas necessidades, este post examinou 10 soluções populares de MLOps, a maioria das quais é de código aberto.
Deixe um comentário