ڪيترائي عالمي شعبا مشين لرننگ (ML) ۾ وڌيڪ سيڙپڪاري ڪرڻ شروع ڪري رهيا آهن.
ايم ايل ماڊل شروعاتي طور تي شروع ڪري سگھجن ٿا ۽ ماهرن جي ٽيمن پاران هلائي سگهجن ٿا، پر سڀ کان وڏي رڪاوٽون ايندڙ ماڊل ڏانهن حاصل ڪيل ڄاڻ کي منتقل ڪرڻ آهي ته جيئن پروسيس کي وڌايو وڃي.
ماڊل لائف سائيڪل مئنيجمينٽ ۾ شامل عملن کي بهتر ۽ معياري بڻائڻ لاءِ، MLOps ٽيڪنڪون تيزيءَ سان استعمال ٿي رهيون آهن ٽيمون جيڪي مشين سکيا جا ماڊل ٺاهينديون آهن.
ڪجهه بهترين MLOps اوزار ۽ پليٽ فارمن بابت وڌيڪ ڳولڻ لاءِ پڙهڻ جاري رکو جيڪي اڄ موجود آهن ۽ اهي ڪيئن ڪري سگهن ٿا مشين لرننگ کي هڪ اوزار، ڊولپر، ۽ طريقيڪار واري نقطي کان وڌيڪ آسان.
MLOps ڇا آهي؟
مشين لرننگ ماڊلز لاءِ پاليسيون، معيار، ۽ بهترين طريقا ٺاهڻ جي هڪ ٽيڪنڪ کي ”مشين لرننگ آپريشنز“ يا ”MLOps“ طور سڃاتو وڃي ٿو.
MLOps جو مقصد ML ڊولپمينٽ جي پوري حياتيءَ جي ضمانت ڏيڻ آهي - تصور کان وٺي مقرري تائين - چڱيءَ طرح دستاويز ٿيل ۽ منظم ڪيو ويو آهي بهترين نتيجن جي بجاءِ ان ۾ بغير حڪمت عملي جي گهڻو وقت ۽ وسيلا خرچ ڪرڻ جي.
MLOps جو مقصد بهترين طريقن کي ڪوڊ ڪرڻ آهي انهي طريقي سان جيڪو مشين لرننگ ڊولپمينٽ کي ML آپريٽرز ۽ ڊولپرز لاءِ وڌيڪ اسپيبلبل بڻائي ٿو، انهي سان گڏ ML ماڊلز جي معيار ۽ سيڪيورٽي کي وڌائڻ.
ڪجھ MLOps کي ”مشين لرننگ لاءِ DevOps“ جو حوالو ڏين ٿا ڇو ته اھو ڪاميابيءَ سان DevOps اصولن کي ٽيڪنالاجي ترقي جي وڌيڪ خاص فيلڊ تي لاڳو ڪري ٿو.
اهو MLOps بابت سوچڻ جو هڪ ڪارائتو طريقو آهي ڇاڪاڻ ته، DevOps وانگر، اهو علم جي حصيداري، تعاون، ۽ ٽيمن ۽ اوزارن جي وچ ۾ بهترين عملن تي زور ڏئي ٿو.
MLOps مهيا ڪري ٿو ڊولپرز، ڊيٽا سائنسدانن، ۽ آپريشن ٽيمن کي تعاون لاءِ فريم ورڪ سان، ۽ نتيجي طور، سڀ کان وڌيڪ طاقتور ML ماڊل پيدا ڪري ٿو.
ڇو MLOps اوزار استعمال ڪريو؟
MLOps اوزار هڪ ML ٽيم لاءِ وڏين حد تائين فرائض انجام ڏئي سگھن ٿا، جڏهن ته، اهي اڪثر ڪري ٻن گروپن ۾ ورهايل آهن: پليٽ فارم انتظاميه ۽ انفرادي جزو انتظام.
جڏهن ته ڪجهه MLOps پراڊڪٽ صرف هڪ بنيادي فنڪشن تي ڌيان ڏين ٿا، جهڙوڪ ڊيٽا يا ميٽا ڊيٽا مئنيجمينٽ، ٻيا اوزار هڪ وڌيڪ سموري حڪمت عملي اختيار ڪن ٿا ۽ ايم ايل لائف سائيڪل جي ڪيترن ئي حصن کي ڪنٽرول ڪرڻ لاءِ MLOps پليٽ فارم مهيا ڪن ٿا.
MLOps حل ڳوليو جيڪي توھان جي ٽيم جي مدد ڪن انھن ML ڊولپمينٽ وارن علائقن کي منظم ڪرڻ ۾، ڇا توھان ڳولي رھيا آھيو ھڪڙو ماهر يا ھڪڙو وڌيڪ وسيع اوزار:
- ڊيٽا جي سنڀال
- ڊيزائن ۽ ماڊلنگ
- منصوبن ۽ ڪم جي جڳهه جو انتظام
- ايم ايل ماڊل جي ترتيب ۽ مسلسل سار سنڀال
- لائف سائيڪل جو انتظام شروع کان آخر تائين، جيڪو عام طور تي مڪمل سروس MLOps پليٽ فارمن طرفان پيش ڪيو ويندو آهي.
MLOps اوزار
1. ايم ايل فلو
مشين لرننگ لائف سائيڪل اوپن سورس پليٽ فارم MLflow پاران ڪنٽرول ڪئي وئي آهي ۽ ان ۾ مرڪزي ماڊل رجسٽريشن، ڊيپلائيمينٽ، ۽ تجربا شامل آهن.
MLflow ڪنهن به سائيز ٽيم طرفان استعمال ڪري سگهجي ٿو، ٻئي انفرادي ۽ مجموعي طور تي. لائبريرين جو اوزار تي ڪو به اثر نه آهي.
ڪا به پروگرامنگ ٻولي ۽ مشين لرننگ لائبريري ان کي استعمال ڪري سگهي ٿي.
مشين لرننگ ايپليڪيشنن کي تربيت ڏيڻ، ترتيب ڏيڻ ۽ منظم ڪرڻ آسان بڻائڻ لاءِ، MLFlow ڪيترن ئي مشين لرننگ فريم ورڪ سان رابطو ڪري ٿو، بشمول TensorFlow ۽ Pytorch.
اضافي طور تي، MLflow مهيا ڪري ٿو آسان استعمال لاء APIs جيڪي ڪنهن به موجود مشين سکيا پروگرامن يا لائبريرين ۾ شامل ٿي سگهن ٿيون.
MLflow ۾ چار اهم خاصيتون آھن جيڪي ٽريڪنگ ۽ پلاننگ تجربن کي آسان بڻائين ٿيون:
- MLflow ٽريڪنگ - هڪ API ۽ UI لاگنگ مشين لرننگ ڪوڊ پيرا ميٽرز، ورجن، ميٽرڪس، ۽ آرٽيڪلز سان گڏو گڏ نتيجن کي ظاهر ڪرڻ ۽ ان جي ابتڙ ڪرڻ لاءِ
- MLflow پروجيڪٽس - پيڪنگنگ مشين لرننگ ڪوڊ ٻيهر استعمال جي قابل، ٻيهر پيدا ٿيندڙ فارميٽ ۾ پيداوار ڏانهن منتقلي يا ٻين ڊيٽا سائنسدانن سان شيئر ڪرڻ لاءِ
- MLflow ماڊلز - ماڊلز کي برقرار رکڻ ۽ ترتيب ڏيڻ مختلف ML لائبريرين مان ماڊل سروسنگ ۽ انفرنس سسٽم جي حد تائين
- MLflow ماڊل رجسٽري - هڪ مرڪزي ماڊل اسٽور جيڪو هڪ MLflow ماڊل جي پوري عمر جي ڪوآپريٽو مينيجمينٽ کي قابل بڻائي ٿو، بشمول ماڊل ورزننگ، اسٽيج ٽرانسشنز، ۽ تشريحون.
2. ڪبيلو
ڪبرنيٽس لاءِ ايم ايل ٽول باڪس کي ڪبي فلو سڏيو ويندو آهي. پيڪنگنگ ۽ انتظام Docker ڪنٽينرز، جي سار سنڀال ۾ مدد مشين سکيا نظام.
رن آرڪيسٽريشن کي آسان ڪرڻ ۽ مشين لرننگ ورڪ فلوز کي ترتيب ڏيڻ سان، اهو مشين لرننگ ماڊلز جي اسپيبليبلٽي کي فروغ ڏئي ٿو.
اهو هڪ اوپن سورس پروجيڪٽ آهي جنهن ۾ مختلف ML ضرورتن جي مطابق تيار ڪيل مڪمل اوزارن ۽ فريم ورڪ جو احتياط سان چونڊيل گروپ شامل آهي.
ڊگھي ML ٽريننگ جا ڪم، دستي تجربا، ورجائي قابليت، ۽ DevOps چئلينجز کي ڪبي فلو پائپ لائنز سان سنڀالي سگھجي ٿو.
مشين سکيا جي ڪيترن ئي مرحلن لاءِ، بشمول ٽريننگ، پائيپ لائين ڊولپمينٽ، ۽ سار سنڀال Jupyter نوٽ بڪ, Kubeflow پيش ڪري ٿو خاص خدمتون ۽ انضمام.
اهو آسان بڻائي ٿو توهان جي AI ڪم لوڊ جي زندگيءَ کي منظم ۽ ٽريڪ ڪرڻ سان گڏو گڏ مشين لرننگ (ML) ماڊلز ۽ ڊيٽا پائپ لائنز کي ڪبرنيٽس ڪلسٽرز تائين پهچائڻ.
اها پيش ڪري ٿي:
- سسٽم سان لهه وچڙ ۾ SDK استعمال ڪرڻ لاء نوٽ بڪ
- هڪ يوزر انٽرفيس (UI) ڪنٽرولنگ ۽ مانيٽرنگ هلائڻ، نوڪريون ۽ تجربن لاءِ
- هر دفعي ٻيهر تعمير ڪرڻ کان سواءِ تيزيءَ سان آخر کان آخر تائين حل ڪرڻ، ۽ اجزاء ۽ پائپ لائنن کي ٻيهر استعمال ڪرڻ.
- Kubeflow جي هڪ اهم جزو جي طور تي يا هڪ اسٽينڊل تنصيب جي طور تي، Kubeflow پائپ لائنز پيش ڪئي وئي آهي.
3. ڊيٽا نسخو ڪنٽرول
مشين لرننگ پروجيڪٽس لاءِ اوپن سورس ورشن ڪنٽرول حل کي ڊي وي سي، يا ڊيٽا ورزن ڪنٽرول چئبو آهي.
جيڪا به ٻولي توهان چونڊيو، اهو هڪ تجرباتي اوزار آهي جيڪو پائپ لائن جي تعريف ۾ مدد ڪري ٿو.
DVC استعمال ڪري ٿو ڪوڊ، ڊيٽا ورزننگ، ۽ ٻيهر پيداواري صلاحيت جو وقت بچائڻ ۾ مدد ڪرڻ لاءِ جڏهن توهان پنهنجي ML ماڊل جي اڳوڻي ورزن سان ڪو مسئلو ڳوليو.
اضافي طور تي، توهان استعمال ڪري سگهو ٿا DVC پائپ لائنون توهان جي ماڊل کي تربيت ڏيڻ ۽ ان کي پنهنجي ٽيم جي ميمبرن ۾ ورهائڻ لاء. وڏي ڊيٽا آرگنائيزيشن ۽ ورزننگ DVC پاران سنڀالي سگھجي ٿي، ۽ ڊيٽا کي آساني سان رسائي واري طريقي سان محفوظ ڪري سگھجي ٿو.
جيتوڻيڪ ان ۾ ڪجھ (محدود) تجربو ٽريڪنگ خاصيتون شامل آھن، اھو اڪثر ڪري ڊيٽا ۽ پائپ لائن ورزننگ ۽ انتظام تي ڌيان ڏئي ٿو.
اها پيش ڪري ٿي:
- اهو اسٽوريج اجناسٽڪ آهي، تنهن ڪري اهو ممڪن آهي مختلف قسم جي اسٽوريج جي قسمن کي ملازمت ڏيڻ.
- اهو پڻ مهيا ڪري ٿو ٽريڪنگ جا انگ اکر.
- ML اسٽيجز کي DAG ۾ شامل ڪرڻ ۽ پوري پائيپ لائين کي شروع کان ختم ڪرڻ لاءِ اڳ ۾ ٺهيل وسيلو
- هر ايم ايل ماڊل جي پوري ترقي ان جي پوري ڪوڊ ۽ ڊيٽا جي ثابتي کي استعمال ڪندي پيروي ڪري سگهجي ٿي.
- هڪ تجربي لاءِ ابتدائي تشڪيل، ان پٽ ڊيٽا، ۽ پروگرام ڪوڊ کي وفاداريءَ سان محفوظ ڪندي ٻيهر پيداواري صلاحيت.
4. پائيچرم
Pachyderm مشين لرننگ ۽ ڊيٽا سائنس لاءِ هڪ ورجن-ڪنٽرول پروگرام آهي، جهڙو DVC.
اضافي طور تي، ڇاڪاڻ ته اهو استعمال ڪندي ٺاهيو ويو Docker ۽ Kubernetes، اهو ڪنهن به ڪلائوڊ پليٽ فارم تي مشين لرننگ ايپليڪيشنن تي عمل ۽ ترتيب ڏئي سگهي ٿو.
Pachyderm ضمانت ڏئي ٿو ته ڊيٽا جو هر ٽڪرو جيڪو استعمال ڪيو ويندو آهي مشين لرننگ ماڊل ۾ واپس ٽريڪ ڪري سگهجي ٿو ۽ ورجن ٿي سگهي ٿو.
اهو مشين لرننگ ماڊل ٺاهڻ، تقسيم ڪرڻ، انتظام ڪرڻ ۽ نظر رکڻ لاءِ استعمال ڪيو ويندو آهي. هڪ ماڊل رجسٽري، هڪ ماڊل مئنيجمينٽ سسٽم، ۽ هڪ CLI ٽول باڪس سڀ شامل آهن.
ڊولپرز Pachyderm جي ڊيٽا فاؤنڊيشن کي استعمال ڪندي پنھنجي مشين لرننگ لائف سائيڪل کي پاڻمرادو ۽ وسعت ڏئي سگھن ٿا، جيڪو پڻ ريپٽيبلٽي کي يقيني بڻائي ٿو.
اهو سخت ڊيٽا گورننس جي معيار کي سپورٽ ڪري ٿو، ڊيٽا پروسيسنگ ۽ اسٽوريج جي قيمتن کي گھٽائي ٿو، ۽ ڪاروبار کي مدد ڪري ٿو انهن جي ڊيٽا سائنس جي شروعاتن کي وڌيڪ جلدي مارڪيٽ ۾ آڻڻ ۾.
5. پوليڪسن
Polyaxon پليٽ فارم کي استعمال ڪندي، مشين لرننگ پروجيڪٽس ۽ ڊيپ لرننگ ايپليڪيشنز کي نقل ڪري سگهجي ٿو ۽ انهن جي پوري زندگي جي چڪر تي منظم ٿي سگهي ٿو.
Polyaxon اوزار کي ميزباني ۽ انتظام ڪرڻ جي قابل آهي، ۽ اهو ڪنهن به ڊيٽا سينٽر يا ڪلائوڊ فراهم ڪندڙ ۾ رکيل آهي. جهڙوڪ Torch، Tensorflow، ۽ MXNet، جيڪي سڀ کان وڌيڪ مشهور ڊيپ لرننگ فريم ورڪ کي سپورٽ ڪن ٿا.
جڏهن اها آرڪيسٽريشن جي ڳالهه اچي ٿي، پوليڪسون توهان کي قابل بڻائي ٿو توهان جي ڪلسٽر مان وڌ کان وڌ ڪم ڪرڻ جي شيڊولنگ ۽ ٽيسٽ ذريعي انهن جي CLI، ڊيش بورڊ، SDKs، يا REST API.
اها پيش ڪري ٿي:
- توھان ھاڻي استعمال ڪري سگھوٿا اوپن سورس ورزن، پر اھو پڻ شامل آھي ڪارپوريٽ لاءِ چونڊون.
- جيتوڻيڪ اهو مڪمل زندگي جي چڪر کي پکڙيل آهي، بشمول رن آرڪٽيشن، اهو گهڻو ڪجهه ڪرڻ جي قابل آهي.
- ٽيڪنيڪل حوالن جي دستاويزن سان، شروعاتي هدايتون حاصل ڪرڻ، سکيا وارو مواد، دستياب، سبق، تبديلي لاگ، ۽ وڌيڪ، اهو هڪ تمام سٺو دستاويزي پليٽ فارم آهي.
- تجربي جي بصيرت ڊيش بورڊ سان، اهو ممڪن آهي ته هر اصلاحي تجربي تي نظر رکڻ، ٽريڪ ڪرڻ ۽ جائزو وٺڻ.
6. كاميٹي
Comet ميٽا مشين لرننگ لاءِ هڪ پليٽ فارم آهي جيڪو تجربن ۽ ماڊل کي ٽريڪ، تضاد، وضاحت ۽ بهتر ڪري ٿو.
توھان جا سڀئي تجربا ھڪڙي جڳھ ۾ ڏسي سگھجن ٿا ۽ مقابلو ڪري سگھجن ٿا.
اهو ڪنهن به مشين لرننگ ٽاسڪ لاءِ ڪم ڪري ٿو، ڪٿي به توهان جو ڪوڊ ڪيو ويو آهي، ۽ ڪنهن به مشين لرننگ لائبريري سان.
Comet گروپن، فردن، تعليمي ادارن، ڌنڌن ۽ ٻين سڀني لاءِ موزون آھي جيڪو جلدي تجربن کي ڏسڻ، ڪم کي منظم ڪرڻ ۽ تجربن کي منظم ڪرڻ چاھي ٿو.
ڊيٽا سائنسدان ۽ ٽيمون پاڻ ميزباني ڪيل ۽ ڪلائوڊ بيسڊ ميٽا مشين لرننگ پليٽ فارم Comet استعمال ڪندي تجربن ۽ ماڊل کي ٽريڪ، واضح، بهتر، ۽ موازنہ ڪري سگھن ٿيون.
اها پيش ڪري ٿي:
- ٽيم جي ميمبرن لاء ڪمن کي حصيداري ڪرڻ لاء ڪيتريون ئي صلاحيتون موجود آهن.
- ان ۾ ڪيترائي انضمام آھن جيڪي ان کي ٻين ٽيڪنالاجيز سان ڳنڍڻ آسان بڻائين ٿا
- موجوده ايم ايل لائبريرين سان گڏ ڪم ڪري ٿو
- صارف جي انتظام جو خيال رکندو آهي
- تجربن جي مقابلي کي چالو ڪيو ويو آهي، بشمول ڪوڊ جي مقابلي ۾، هائپرپراميٽرز، ميٽرڪس، اڳڪٿيون، انحصار، ۽ سسٽم ميٽرڪس.
- وژن، آڊيو، ٽيڪسٽ، ۽ ٽيبلولر ڊيٽا لاءِ الڳ ماڊلز مهيا ڪري ٿو جيڪي توهان کي نموني ڏسڻ جي اجازت ڏين ٿا.
7. آپٽ
Optuna خود مختيار هائپرپيراميٽر جي اصلاح لاءِ هڪ نظام آهي جيڪو مشين لرننگ ۽ ڊيپ لرننگ سان گڏوگڏ ٻين شعبن تي لاڳو ٿي سگهي ٿو.
اهو مختلف قسم جي جديد الگورتھم تي مشتمل آهي جنهن مان توهان چونڊيو (يا لنڪ) ڪري سگهو ٿا، ڪيترن ئي ڪمپيوٽرن تي ٽريننگ کي ورهائڻ تمام آسان بڻائي ٿو، ۽ پرڪشش نتيجن جو تصور پيش ڪري ٿو.
مشهور مشين لرننگ لائبريريون جهڙوڪ PyTorch، TensorFlow، Keras، FastAI، sci-kit-learn، LightGBM، ۽ XGBoost سڀ ان سان ضم ٿيل آهن.
اهو جديد الخوارزمي مهيا ڪري ٿو جيڪي گراهڪن کي وڌيڪ تيزيءَ سان نتيجا حاصل ڪرڻ جي قابل بڻائين ٿا انهن نمونن کي تيزيءَ سان گهٽائڻ سان جيڪي پراميد نظر نه اچن.
Python-based algorithms استعمال ڪندي، اهو خودڪار طور تي مثالي هائپرپراميٽرز جي ڳولا ڪري ٿو. Optuna حوصلا افزائي ڪري ٿو متوازي هائپرپيراميٽر ڳولها ڪيترن ئي موضوعن ۾ اصل ڪوڊ کي تبديل ڪرڻ کان سواءِ.
اها پيش ڪري ٿي:
- اهو ڪلستر تي ورهايل ٽريننگ کي سپورٽ ڪري ٿو ۽ گڏوگڏ هڪ ڪمپيوٽر (ملٽي پروسيس) (ملٽي نوڊ)
- اهو ڪنورجنسي کي تيز ڪرڻ لاءِ ڪيترن ئي ٽرمنگ ٽيڪنڪ کي سپورٽ ڪري ٿو (۽ گهٽ ڪمپيوٽر استعمال ڪريو)
- ان ۾ مختلف قسم جا طاقتور تصورات آهن، جهڙوڪ سلائس پلاٽ، ڪنٽور پلاٽ، ۽ متوازي همراهن.
8. ڪيڊرو
ڪيڊرو ڪوڊ لکڻ لاءِ هڪ مفت پٿون فريم ورڪ آهي جيڪو ڊيٽا سائنس جي منصوبن لاءِ اپڊيٽ ۽ برقرار رکي سگهجي ٿو.
اهو خيال آڻيندو آهي بهترين طريقن کان سافٽ ويئر انجنيئرنگ ۾ مشين لرننگ ڪوڊ تائين. پٿون ھن ورڪ فلو آرڪيسٽريشن ٽول جو بنياد آھي.
توهان جي ML عملن کي آسان ۽ وڌيڪ درست بڻائڻ لاءِ، توهان ترقي ڪري سگهو ٿا ٻيهر پيداواري، قابل برقرار، ۽ ماڊلر ورڪ فلوز.
ڪيڊرو سافٽ ويئر انجنيئرنگ اصولن کي شامل ڪري ٿو جهڙوڪ ماڊلرٽي، ذميدارين جي علحدگي، ۽ ورزننگ مشين لرننگ ماحول ۾.
Cookiecutter ڊيٽا سائنس جي بنياد تي، اهو هڪ عام، قابل اطلاق پروجيڪٽ فريم ورڪ مهيا ڪري ٿو.
ڪيترائي سادي ڊيٽا ڪنيڪٽر جيڪي ڊيٽا کي ذخيرو ڪرڻ ۽ لوڊ ڪرڻ لاءِ استعمال ڪيا ويندا آهن ڪيترن ئي فائل سسٽم ۽ فائل فارميٽ ۾، ڊيٽا ڪيٽلاگ پاران منظم ڪيا ويندا آهن. اهو مشين لرننگ پروجيڪٽ کي وڌيڪ اثرائتو بڻائي ٿو ۽ ان کي آسان بڻائي ٿو ڊيٽا پائپ لائن ٺاهڻ.
اها پيش ڪري ٿي:
- ڪيڊرو يا ته منتشر يا اڪيلائي واري مشين جي ترتيب جي اجازت ڏئي ٿو.
- توهان پائيٿون ڪوڊ ۽ ڪم فلو ويزولائيزيشن جي وچ ۾ انحصار کي خودڪار ڪري سگهو ٿا پائپ لائن خلاصو استعمال ڪندي.
- ماڊلر، ٻيهر استعمال لائق ڪوڊ جي استعمال ذريعي، هي ٽيڪنالاجي ٽيم جي تعاون کي مختلف سطحن تي آسان بڻائي ٿي ۽ ڪوڊنگ ماحول ۾ پيداوار کي بهتر بڻائي ٿي.
- بنيادي مقصد آهي Jupyter نوٽ بڪ، ون-آف اسڪرپٽس، ۽ گلو ڪوڊ جي خرابين کي ختم ڪرڻ جي قابل ڊيٽا سائنس پروگرامنگ لکڻ ذريعي.
9. بينٽو ايم ايل
بلڊنگ مشين لرننگ API انڊ پوائنٽس کي BentoML سان آسان بڻايو ويو آهي.
اهو هڪ عام اڃا تائين ٺهيل انفراسٽرڪچر مهيا ڪري ٿو سکيا مشين جي سکيا واري ماڊل کي پيداوار ۾ منتقل ڪرڻ لاءِ.
اهو توهان کي قابل بنائي ٿو سکيا ماڊل پيڪيج ڪرڻ لاءِ پروڊڪشن سيٽنگ ۾ استعمال لاءِ، انهن جي تشريح ڪندي ڪنهن به ايم ايل فريم ورڪ کي استعمال ڪندي. ٻئي آف لائن بيچ سرونگ ۽ آن لائن API سرونگ سپورٽ آھن.
هڪ اعلي ڪارڪردگي ماڊل سرور ۽ هڪ لچڪدار ڪم فلو BentoML جون خاصيتون آهن.
اضافي طور تي، سرور پيش ڪري ٿو موافقت مائڪرو بيچنگ. ماڊلز کي منظم ڪرڻ ۽ تعينات جي طريقيڪار تي نظر رکڻ لاءِ هڪ متحد طريقو UI ڊيش بورڊ پاران مهيا ڪيل آهي.
ڪو به سرور ڊائون ٽائم نه هوندو ڇو ته آپريٽنگ ميڪانيزم ماڊلر آهي ۽ ترتيب ٻيهر استعمال لائق آهي. اهو هڪ لچڪدار پليٽ فارم آهي مهيا ڪرڻ، ترتيب ڏيڻ، ۽ ترتيب ڏيڻ لاءِ ايم ايل ماڊل.
اها پيش ڪري ٿي:
- اهو هڪ ماڊلر ڊيزائن آهي جيڪو قابل اطلاق آهي.
- اهو ڪيترن ئي پليٽ فارمن تي ترتيب ڏيڻ جي قابل بنائي ٿو.
- اهو خودڪار طور تي افقي اسڪيلنگ کي سنڀالي نٿو سگهي.
- اهو هڪ واحد ماڊل فارميٽ، ماڊل مينيجمينٽ، ماڊل پيڪنگنگ، ۽ اعلي ڪارڪردگي ماڊل جي خدمت کي قابل بنائي ٿو.
10. سلوني
ڊيٽا سائنسدان ٺاھي سگھن ٿا، ٺاھڻ، ۽ منظم ڪري سگھن ٿا مشين لرننگ ماڊل ۽ تجربن کي پيماني تي Kubernetes تي اوپن سورس Seldon Core فريم ورڪ استعمال ڪندي.
TensorFlow، sci-kit-learn، Spark، R، Java، ۽ H2O صرف ڪجھ ٽول ڪِٽس آھن جيڪي ان جي مدد سان آھن.
اهو Kubeflow ۽ RedHat جي OpenShift سان پڻ انٽرفيس ڪري ٿو. سيلڊون ڪور مشين لرننگ ماڊلز (ايم ايل ماڊل) يا ٻولي لفافي (ٻوليون جهڙوڪ پٿون، جاوا، وغيره) کي پيداوار REST/GRPC مائڪرو سروسز ۾ تبديل ڪري ٿو.
مشين سکيا جي عمل کي بهتر ڪرڻ لاءِ بهترين MLOps اوزارن مان هڪ آهي.
اهو ML ماڊلز کي ڪنٽرول ڪرڻ ۽ استعمال ڪرڻ ۽ سيڪيورٽي لاءِ ٽيسٽ ڪرڻ آسان آهي سيلڊون ڪور استعمال ڪندي.
اها پيش ڪري ٿي:
- ماڊل ڊيپلائيشن کي آسان بڻائي سگھجي ٿو ڪيترن ئي متبادلن سان، جھڙوڪ ڪينري ڊيپلائيمينٽ.
- سمجھڻ لاءِ ڇو مخصوص اڳڪٿيون ڪيون ويون آھن، ماڊل وضاحت ڪندڙ استعمال ڪريو.
- جڏهن مسئلا پيدا ٿين ٿا، خبرداري سسٽم استعمال ڪندي پيداوار جي ماڊل تي نظر رکو.
ٿڪل
MLOps مشين سکيا جي عملن کي بهتر بڻائڻ ۾ مدد ڪري سگھن ٿا. MLOps ترتيب ڏيڻ کي تيز ڪري سگھن ٿا، ڊيٽا گڏ ڪرڻ ۽ ڊيبگنگ کي آسان بڻائي سگھن ٿا، ۽ انجنيئرز ۽ ڊيٽا سائنسدانن جي وچ ۾ تعاون کي بھتر ڪري سگھن ٿا.
توھان لاءِ MLOps ٽول چونڊڻ لاءِ جيڪو توھان جي ضرورتن لاءِ بھترين مناسب آھي، ھن پوسٽ ۾ 10 مشهور MLOps حلن جو جائزو ورتو، جن مان گھڻا اوپن سورس آھن.
جواب ڇڏي وڃو