Несколько глобальных секторов начинают более активно инвестировать в машинное обучение (ML).
Модели машинного обучения могут изначально запускаться и управляться группами специалистов, но одним из самых больших препятствий является перенос полученных знаний на следующую модель, чтобы можно было расширить процессы.
Чтобы улучшить и стандартизировать процессы, связанные с управлением жизненным циклом модели, команды, создающие модели машинного обучения, все чаще используют методы MLOps.
Продолжайте читать, чтобы узнать больше о некоторых из лучших инструментов и платформ MLOps, доступных сегодня, и о том, как они могут упростить машинное обучение с точки зрения инструмента, разработчика и процедур.
Что такое MLOps?
Метод создания политик, норм и лучших практик для моделей машинного обучения известен как «операции машинного обучения» или «MLOps».
MLOps стремится гарантировать, что весь жизненный цикл разработки машинного обучения — от концепции до развертывания — будет тщательно задокументирован и управляется для достижения наилучших результатов, вместо того, чтобы вкладывать в него много времени и ресурсов без стратегии.
Цель MLOps — систематизировать передовой опыт таким образом, чтобы сделать разработку машинного обучения более масштабируемой для операторов и разработчиков машинного обучения, а также повысить качество и безопасность моделей машинного обучения.
Некоторые называют MLOps «DevOps для машинного обучения», поскольку он успешно применяет принципы DevOps к более специализированной области технологического развития.
Это полезный способ думать о MLOps, потому что, как и DevOps, он делает упор на обмен знаниями, совместную работу и лучшие практики между командами и инструментами.
MLOps предоставляет разработчикам, специалистам по данным и операционным группам основу для сотрудничества и, как следствие, создания самых мощных моделей машинного обучения.
Зачем использовать инструменты MLOps?
Инструменты MLOps могут выполнять широкий круг задач для команды машинного обучения, однако их часто делят на две группы: администрирование платформы и управление отдельными компонентами.
В то время как некоторые продукты MLOps сосредоточены только на одной основной функции, такой как управление данными или метаданными, другие инструменты используют более всеобъемлющую стратегию и предоставляют платформу MLOps для управления несколькими аспектами жизненного цикла машинного обучения.
Ищите решения MLOps, которые помогут вашей команде управлять этими областями разработки ML, независимо от того, ищете ли вы специалиста или более широкий инструмент:
- Обработка данных
- Дизайн и моделирование
- Управление проектами и рабочим местом
- Развертывание модели машинного обучения и постоянное обслуживание
- Управление жизненным циклом от начала до конца, которое обычно предлагается платформами MLOps с полным спектром услуг.
Инструменты MLOps
1. МЛФлоу
Жизненный цикл машинного обучения контролируется платформой с открытым исходным кодом MLflow и включает центральную регистрацию модели, ее развертывание и экспериментирование.
MLflow может использоваться командой любого размера как индивидуально, так и коллективно. Библиотеки не имеют отношения к инструменту.
Его может использовать любой язык программирования и библиотека машинного обучения.
Чтобы упростить обучение, развертывание и управление приложениями машинного обучения, MLFlow взаимодействует с рядом платформ машинного обучения, включая TensorFlow и Питорч.
Кроме того, MLflow предоставляет простые в использовании API-интерфейсы, которые можно включить в любые существующие программы или библиотеки машинного обучения.
MLflow имеет четыре ключевые функции, облегчающие отслеживание и планирование экспериментов:
- MLflow Tracking — API и пользовательский интерфейс для регистрации параметров, версий, метрик и артефактов кода машинного обучения, а также для последующего отображения и сопоставления результатов.
- Проекты MLflow — упаковка кода машинного обучения в повторно используемый воспроизводимый формат для передачи в производство или обмена с другими специалистами по данным.
- Модели MLflow — поддержка и развертывание моделей в ряде систем обслуживания моделей и систем логического вывода из различных библиотек машинного обучения.
- Реестр моделей MLflow — центральное хранилище моделей, которое обеспечивает совместное управление всем жизненным циклом модели MLflow, включая управление версиями модели, переходы между стадиями и аннотации.
2. Kubeflow
Набор инструментов машинного обучения для Kubernetes называется Kubeflow. Упаковка контейнеров Docker и управление ими, помощь в обслуживании системы машинного обучения.
Упрощая оркестровку запуска и развертывание рабочих процессов машинного обучения, он способствует масштабируемости моделей машинного обучения.
Это проект с открытым исходным кодом, который включает в себя тщательно подобранную группу дополнительных инструментов и сред, адаптированных к различным потребностям ML.
С помощью Kubeflow Pipelines можно справиться с длительными задачами обучения машинному обучению, ручным экспериментированием, воспроизводимостью и задачами DevOps.
Для нескольких этапов машинного обучения, включая обучение, разработку конвейера и обслуживание Ноутбуки Jupyter, Kubeflow предлагает специализированные услуги и интеграцию.
Это упрощает управление и отслеживание жизненного цикла ваших рабочих нагрузок ИИ, а также развертывание моделей машинного обучения (ML) и конвейеров данных в кластерах Kubernetes.
Это предлагает:
- Ноутбуки для использования SDK для взаимодействия с системой
- пользовательский интерфейс (UI) для контроля и мониторинга запусков, заданий и экспериментов.
- Чтобы быстро разрабатывать комплексные решения без необходимости каждый раз перестраивать и повторно использовать компоненты и пайплайны.
- Kubeflow Pipelines предлагается как ключевой компонент Kubeflow или как отдельная установка.
3. Контроль версий данных
Решение для управления версиями с открытым исходным кодом для проектов машинного обучения называется DVC или Data Version Control.
Какой бы язык вы ни выбрали, это экспериментальный инструмент, помогающий в определении конвейера.
DVC использует код, управление версиями данных и воспроизводимость, чтобы помочь вам сэкономить время, когда вы обнаружите проблему с более ранней версией вашей модели машинного обучения.
Кроме того, вы можете использовать конвейеры DVC для обучения вашей модели и распространения ее среди членов вашей команды. DVC может управлять организацией больших данных и управлением версиями, а данные можно хранить в легкодоступном виде.
Хотя он включает в себя некоторые (ограниченные) функции отслеживания экспериментов, в основном он фокусируется на данных и управлении версиями конвейера.
Это предлагает:
- Он не зависит от хранилища, поэтому можно использовать различные типы хранилищ.
- Он также обеспечивает отслеживание статистики.
- готовые средства объединения этапов машинного обучения в DAG и запуска всего конвейера от начала до конца
- Всю разработку каждой модели машинного обучения можно проследить, используя весь ее код и происхождение данных.
- Воспроизводимость за счет точного сохранения исходной конфигурации, входных данных и программного кода для эксперимента.
4. толстокожее животное
Pachyderm — это программа контроля версий для машинного обучения и обработки данных, похожая на DVC.
Кроме того, поскольку он был создан с использованием Докер и Кубернетес, он может запускать и развертывать приложения машинного обучения на любой облачной платформе.
Pachyderm гарантирует, что каждый фрагмент данных, который используется в модели машинного обучения, можно отследить и создать версию.
Он используется для создания, распространения, управления и отслеживания моделей машинного обучения. Реестр моделей, система управления моделями и набор инструментов CLI включены.
Разработчики могут автоматизировать и расширить жизненный цикл машинного обучения, используя базу данных Pachyderm, которая также обеспечивает повторяемость.
Он поддерживает строгие стандарты управления данными, снижает затраты на обработку и хранение данных и помогает предприятиям быстрее выводить на рынок свои инициативы в области обработки данных.
5. Полиаксон
Используя платформу Polyaxon, проекты машинного обучения и приложения глубокого обучения можно копировать и управлять ими на протяжении всего их жизненного цикла.
Polyaxon может размещать и администрировать этот инструмент, и его можно разместить в любом центре обработки данных или облачном провайдере. Например, Torch, Tensorflow и MXNet, которые поддерживают все самые популярные платформы глубокого обучения.
Когда дело доходит до оркестровки, Polyaxon позволяет максимально эффективно использовать кластер, планируя задачи и тесты через интерфейс командной строки, панель управления, SDK или REST API.
Это предлагает:
- Вы можете использовать версию с открытым исходным кодом прямо сейчас, но она также включает варианты для корпоративных пользователей.
- Хотя он охватывает полный жизненный цикл, включая оркестрацию запуска, он способен на гораздо большее.
- Благодаря техническим справочным документам, руководствам по началу работы, учебным материалам, руководствам, учебным пособиям, журналам изменений и многому другому, это очень хорошо документированная платформа.
- С помощью панели мониторинга экспериментов можно следить, отслеживать и оценивать каждый эксперимент по оптимизации.
6. Комета
Comet — это платформа для мета-машинного обучения, которая отслеживает, сравнивает, объясняет и улучшает эксперименты и модели.
Все ваши эксперименты можно увидеть и сравнить в одном месте.
Он работает для любой задачи машинного обучения, где бы ни выполнялся ваш код, и с любой библиотекой машинного обучения.
Comet подходит для групп, отдельных лиц, академических учреждений, предприятий и всех, кто хочет быстро визуализировать эксперименты, оптимизировать работу и проводить эксперименты.
Специалисты по данным и команды могут отслеживать, уточнять, улучшать и сравнивать эксперименты и модели, используя собственную и облачную платформу мета-машинного обучения Comet.
Это предлагает:
- Для членов команды существует множество возможностей для совместного использования задач.
- Он имеет несколько интеграций, которые позволяют легко связать его с другими технологиями.
- Хорошо работает с текущими библиотеками ML
- Заботится об управлении пользователями
- Включено сравнение экспериментов, включая сравнение кода, гиперпараметров, метрик, прогнозов, зависимостей и системных метрик.
- Предоставляет отдельные модули для визуализации, аудио, текстовых и табличных данных, которые позволяют визуализировать образцы.
7. Оптуна
Optuna — это система для автономной оптимизации гиперпараметров, которую можно применять как к машинному обучению, так и к глубокому обучению, а также к другим областям.
Он содержит множество передовых алгоритмов, из которых вы можете выбрать (или связать), упрощает распределение обучения на нескольких компьютерах и предлагает привлекательную визуализацию результатов.
С ним интегрированы популярные библиотеки машинного обучения, такие как PyTorch, TensorFlow, Keras, FastAI, sci-kit-learn, LightGBM и XGBoost.
Он предоставляет передовые алгоритмы, которые позволяют клиентам быстрее получать результаты за счет быстрого сокращения выборок, которые не выглядят многообещающими.
Используя алгоритмы на основе Python, он автоматически ищет идеальные гиперпараметры. Optuna поощряет параллельный поиск гиперпараметров во многих потоках без изменения исходного кода.
Это предлагает:
- Он поддерживает распределенное обучение в кластере, а также на одном компьютере (многопроцессорный) (многоузловой)
- Он поддерживает несколько методов обрезки для ускорения сходимости (и использования меньшего количества вычислений).
- Он имеет множество мощных визуализаций, таких как график срезов, контурный график и параллельные координаты.
8. Кедро
Kedro — это бесплатная среда Python для написания кода, который можно обновлять и поддерживать для проектов по науке о данных.
Он переносит идеи из лучших практик разработки программного обеспечения в код машинного обучения. Python является основой этого инструмента оркестровки рабочего процесса.
Чтобы сделать процессы машинного обучения более простыми и точными, вы можете разработать воспроизводимые, удобные в сопровождении и модульные рабочие процессы.
Kedro включает такие принципы разработки программного обеспечения, как модульность, разделение обязанностей и управление версиями, в среду машинного обучения.
На основе науки о данных Cookiecutter он обеспечивает общую адаптируемую структуру проекта.
Ряд простых соединителей данных, используемых для хранения и загрузки данных в нескольких файловых системах и форматах файлов, управляются каталогом данных. Это делает проекты машинного обучения более эффективными и упрощает создание конвейера данных.
Это предлагает:
- Kedro позволяет развертывать рассредоточенные или одиночные машины.
- Вы можете автоматизировать зависимости между кодом Python и визуализацией рабочего процесса, используя абстракцию конвейера.
- Благодаря использованию модульного повторно используемого кода эта технология облегчает совместную работу команды на различных уровнях и повышает производительность в среде кодирования.
- Основная цель состоит в том, чтобы преодолеть недостатки блокнотов Jupyter, одноразовых сценариев и связующего кода, написав поддерживаемое программирование для обработки данных.
9. БентоМЛ
BentoML упрощает создание конечных точек API машинного обучения.
Он предоставляет типичную, но сжатую инфраструктуру для внедрения изученных моделей машинного обучения в производство.
Он позволяет упаковывать изученные модели для использования в производственных условиях, интерпретируя их с использованием любой среды ML. Поддерживается как автономное пакетное обслуживание, так и онлайн-обслуживание API.
Отличительными чертами BentoML являются высокопроизводительный сервер моделей и гибкий рабочий процесс.
Кроме того, сервер предлагает адаптивную микропакетную обработку. Единый подход к организации моделей и отслеживанию процедур развертывания обеспечивается панелью пользовательского интерфейса.
Не будет простоев сервера, потому что операционный механизм является модульным, а конфигурацию можно использовать повторно. Это гибкая платформа для предоставления, организации и развертывания моделей машинного обучения.
Это предлагает:
- Он имеет модульную конструкцию, которая легко адаптируется.
- Это позволяет развертывание на нескольких платформах.
- Он не может автоматически обрабатывать горизонтальное масштабирование.
- Он обеспечивает единый формат модели, управление моделями, упаковку моделей и высокопроизводительное обслуживание моделей.
10. Селдон
Специалисты по данным могут создавать, развертывать и управлять моделями машинного обучения и экспериментами в масштабе Kubernetes, используя платформу Seldon Core с открытым исходным кодом.
TensorFlow, sci-kit-learn, Spark, R, Java и H2O — это лишь некоторые из наборов инструментов, которые он поддерживает.
Он также взаимодействует с Kubeflow и RedHat OpenShift. Ядро Seldon преобразует модели машинного обучения (модели ML) или языковые оболочки (такие языки, как Python, Java и т. д.) в производственные микросервисы REST/GRPC.
Это один из лучших инструментов MLOps для улучшения процессов машинного обучения.
С помощью Seldon Core легко контейнеризовать модели машинного обучения и тестировать удобство использования и безопасность.
Это предлагает:
- Развертывание модели можно упростить с помощью нескольких альтернатив, таких как канареечное развертывание.
- Чтобы понять, почему были сделаны конкретные прогнозы, используйте объяснители моделей.
- При возникновении проблем следите за производственными моделями с помощью системы оповещения.
Заключение
MLOps может помочь улучшить операции машинного обучения. MLOps может ускорить развертывание, упростить сбор данных и отладку, а также улучшить сотрудничество между инженерами и специалистами по данным.
Чтобы вы могли выбрать инструмент MLOps, который наилучшим образом соответствует вашим потребностям, в этом посте были рассмотрены 10 популярных решений MLOps, большинство из которых имеют открытый исходный код.
Оставьте комментарий