Неколико глобалних сектора почиње да улаже значајније у машинско учење (МЛ).
МЛ моделе у почетку могу покренути и њима управљати тимови стручњака, али једна од највећих препрека је преношење стеченог знања на следећи модел како би се процеси могли проширити.
Да би се побољшали и стандардизовали процеси укључени у управљање животним циклусом модела, МЛОпс технике све више користе тимови који креирају моделе машинског учења.
Наставите да читате да бисте сазнали више о неким од најбољих МЛОпс алата и платформи доступних данас и како могу олакшати машинско учење са становишта алата, програмера и процедура.
Шта је МЛОпс?
Техника за креирање политика, норми и најбољих пракси за моделе машинског учења позната је као „операције машинског учења“ или „МЛОпс“.
МЛОпс има за циљ да гарантује да је цео животни циклус развоја МЛ-а — од концепције до примене — помно документован и њиме се управља за најбоље резултате уместо да се у њега улаже много времена и ресурса без стратегије.
Циљ МЛОпс-а је да кодификује најбоље праксе на начин који чини развој машинског учења скалабилнијим за оператере и програмере МЛ, као и да побољша квалитет и безбедност модела МЛ.
Неки називају МЛОпс „ДевОпс за машинско учење“ јер успешно примењује ДевОпс принципе на специјализованије поље технолошког развоја.
Ово је користан начин размишљања о МЛОпс-у јер, попут ДевОпс-а, наглашава дељење знања, сарадњу и најбоље праксе међу тимовима и алатима.
МЛОпс пружа програмерима, научницима за податке и оперативним тимовима оквир за сарадњу и, као резултат, производњу најмоћнијих МЛ модела.
Зашто користити МЛОпс алате?
МЛОпс алати могу да обављају широк спектар задатака за МЛ тим, међутим, они су често подељени у две групе: администрација платформе и управљање појединачним компонентама.
Док се неки МЛОпс производи фокусирају само на једну основну функцију, као што је управљање подацима или метаподацима, други алати усвајају свеобухватнију стратегију и пружају МЛОпс платформу за контролу неколико аспеката животног циклуса МЛ-а.
Потражите МЛОпс решења која помажу вашем тиму у управљању овим областима развоја МЛ-а, било да тражите стручњака или шири алат:
- Руковање подацима
- Дизајн и моделирање
- Управљање пројектима и радним местом
- Примена МЛ модела и континуирано одржавање
- Управљање животним циклусом од почетка до краја, које обично нуде МЛОпс платформе са пуном услугом.
МЛОпс Тоолс
1. МЛФлов
Животни циклус машинског учења контролише платформа отвореног кода МЛфлов и укључује регистрацију централног модела, примену и експериментисање.
МЛфлов може да користи тим било које величине, како појединачно тако и колективно. Библиотеке немају никаквог утицаја на алатку.
Било који програмски језик и библиотека за машинско учење могу да га користе.
Да би олакшао обуку, примену и управљање апликацијама за машинско учење, МЛФлов је у интеракцији са бројним оквирима за машинско учење, укључујући ТенсорФлов и Питорцх.
Поред тога, МЛфлов пружа АПИ-је који су лаки за коришћење који се могу укључити у било који постојећи програм или библиотеке за машинско учење.
МЛфлов има четири кључне карактеристике које олакшавају праћење и планирање експеримената:
- МЛфлов Трацкинг – АПИ и кориснички интерфејс за евидентирање параметара, верзија, метрика и артефаката машинског учења, као и за накнадно приказивање и контрастирање резултата
- МЛфлов Пројецтс – паковање кода за машинско учење у формат за вишекратну употребу, који се може репродуковати за пренос у производњу или дељење са другим научницима података
- МЛфлов модели – одржавање и имплементација модела у низ система за опслуживање модела и закључивања из различитих МЛ библиотека
- Регистар МЛфлов модела – централно складиште модела које омогућава кооперативно управљање целим животним веком МЛфлов модела, укључујући верзионисање модела, прелазе фаза и напомене.
2. Кубефлов
МЛ алатни оквир за Кубернетес се зове Кубефлов. Паковање и управљање Доцкер контејнерима, помаже у одржавању системи машинског учења.
Поједностављавајући оркестрацију покретања и примену радних токова машинског учења, промовише скалабилност модела машинског учења.
То је пројекат отвореног кода који укључује пажљиво одабрану групу комплементарних алата и оквира прилагођених различитим потребама МЛ-а.
Дуги задаци обуке МЛ-а, ручно експериментисање, поновљивост и ДевОпс изазови се могу носити са Кубефлов цевоводима.
За неколико фаза машинског учења, укључујући обуку, развој цевовода и одржавање Јупитерове свеске, Кубефлов нуди специјализоване услуге и интеграцију.
Олакшава управљање и праћење животног века ваших АИ радних оптерећења, као и примену модела машинског учења (МЛ) и цевовода података у Кубернетес кластере.
Нуди:
- Бележнице за коришћење СДК-а за интеракцију са системом
- кориснички интерфејс (УИ) за контролу и праћење покретања, послова и експеримената
- Да брзо дизајнирате решења од краја до краја без потребе да сваки пут поново правите и поново користите компоненте и цевоводе.
- Као кључна компонента Кубефлов-а или као самостална инсталација, нуди се Кубефлов Пипелинес.
3. Контрола верзија података
Решење за контролу верзија отвореног кода за пројекте машинског учења назива се ДВЦ или Контрола верзија података.
Који год језик да одаберете, то је експериментални алат који помаже у дефинисању цевовода.
ДВЦ користи код, верзионисање података и репродуктивност како би вам помогао да уштедите време када откријете проблем са ранијом верзијом вашег модела МЛ.
Поред тога, можете користити ДВЦ цевоводе да обучите свој модел и дистрибуирате га члановима вашег тима. ДВЦ може да управља организацијом великих података и верзионисањем, а подаци се могу чувати на лако доступан начин.
Иако укључује неке (ограничене) функције за праћење експеримената, углавном се фокусира на управљање верзијама података и цевовода.
Нуди:
- Он је агностичан за складиштење, стога је могуће користити различите типове складиштења.
- Пружа и статистику праћења.
- унапред изграђено средство за спајање МЛ фаза у ДАГ и покретање читавог цевовода од почетка до краја
- Читав развој сваког МЛ модела може се пратити коришћењем његовог целог кода и порекла података.
- Репродуцибилност верним очувањем почетне конфигурације, улазних података и програмског кода за експеримент.
4. Пацхидерм
Пацхидерм је програм за контролу верзија за машинско учење и науку о подацима, сличан ДВЦ-у.
Поред тога, јер је креиран помоћу Доцкер и Кубернетес, може да изврши и примени апликације машинског учења на било којој платформи у облаку.
Пацхидерм гарантује да сваки део података који се користи у модел машинског учења може да се прати и верзионише.
Користи се за креирање, дистрибуцију, управљање и праћење модела машинског учења. Регистар модела, систем управљања моделом и ЦЛИ алатни оквир су укључени.
Програмери могу да аутоматизују и прошире свој животни циклус машинског учења користећи Пацхидермову основу података, што такође обезбеђује поновљивост.
Подржава строге стандарде управљања подацима, смањује трошкове обраде и складиштења података и помаже предузећима да брже изнесу своје иницијативе у области науке о подацима на тржиште.
5. Полиакон
Користећи Полиакон платформу, пројекти машинског учења и апликације дубоког учења могу се реплицирати и управљати њима током целог животног циклуса.
Полиакон је у могућности да хостује и администрира алат, а може се поставити у било који центар података или цлоуд провајдер. Као што су Торцх, Тенсорфлов и МКСНет, који подржавају све најпопуларније оквире дубоког учења.
Када је у питању оркестрација, Полиакон вам омогућава да максимално искористите свој кластер планирањем задатака и тестова преко њиховог ЦЛИ-а, контролне табле, СДК-ова или РЕСТ АПИ-ја.
Нуди:
- Тренутно можете да користите верзију отвореног кода, али она такође укључује изборе за корпорације.
- Иако покрива комплетан животни циклус, укључујући оркестрацију покретања, способан је за много више.
- Са техничким референтним документима, смерницама за почетак, материјалима за учење, приручницима, туторијалима, евиденцијама промена и још много тога, то је веома добро документована платформа.
- Помоћу контролне табле увида у експеримент могуће је пратити, пратити и процењивати сваки експеримент оптимизације.
6. комета
Цомет је платформа за мета машинско учење која прати, супротставља, објашњава и побољшава експерименте и моделе.
Сви ваши експерименти се могу видети и упоредити на једној локацији.
Функционише за било који задатак машинског учења, било где да се изводи ваш код, и са било којом библиотеком машинског учења.
Цомет је прикладан за групе, појединце, академске институције, предузећа и све остале који желе да брзо визуализују експерименте, поједноставе рад и спроводе експерименте.
Научници и тимови за податке могу да прате, разјасне, побољшају и упоређују експерименте и моделе користећи платформу за учење мета-машине Цомет која се сама хостује и која се заснива на облаку.
Нуди:
- Постоје многе могућности за чланове тима да деле задатке.
- Има неколико интеграција које олакшавају повезивање са другим технологијама
- Добро функционише са тренутним МЛ библиотекама
- Брине о управљању корисницима
- Омогућено је поређење експеримената, укључујући поређење кода, хиперпараметара, метрике, предвиђања, зависности и системске метрике.
- Пружа различите модуле за визију, аудио, текстуалне и табеларне податке који вам омогућавају да визуелизујете узорке.
7. Оптуна
Оптуна је систем за аутономну оптимизацију хиперпараметара који се може применити и на машинско учење и дубоко учење, као и на друга поља.
Садржи низ најсавременијих алгоритама од којих можете да изаберете (или повежете), чини веома једноставним дистрибуцију обуке на бројним рачунарима и нуди атрактивну визуелизацију резултата.
Популарне библиотеке машинског учења као што су ПиТорцх, ТенсорФлов, Керас, ФастАИ, сци-кит-леарн, ЛигхтГБМ и КСГБоост су интегрисане са њим.
Обезбеђује најсавременије алгоритме који омогућавају клијентима да брже добију резултате брзим смањењем узорака који не изгледају обећавајуће.
Користећи алгоритме засноване на Питхон-у, аутоматски тражи идеалне хиперпараметре. Оптуна подстиче паралелне претраге хиперпараметара у многим нитима без мењања оригиналног кода.
Нуди:
- Подржава дистрибуирану обуку на кластеру као и на једном рачунару (више процеса) (више чворова)
- Подржава неколико техника сечења за убрзавање конвергенције (и коришћење мање рачунања)
- Има низ моћних визуелизација, као што су исечак, дијаграм контуре и паралелне координате.
8. Кедро
Кедро је бесплатни Питхон оквир за писање кода који се може ажурирати и одржавати за пројекте науке о подацима.
Он доноси идеје из најбољих пракси у софтверском инжењерингу до кода за машинско учење. Питхон је основа овог алата за оркестрацију тока посла.
Да бисте учинили своје МЛ процесе једноставнијим и прецизнијим, можете развити поновљиве, модуларне токове посла који се могу одржавати.
Кедро укључује принципе софтверског инжењеринга као што су модуларност, раздвајање одговорности и верзионисање у окружење машинског учења.
На основу Цоокиецуттер Дата Сциенце, пружа заједнички, прилагодљив оквир пројекта.
Бројним једноставним конекторима података који се користе за складиштење и учитавање података у неколико система датотека и формата датотека, управља каталог података. То чини пројекте машинског учења ефикаснијим и олакшава изградњу цевовода података.
Нуди:
- Кедро омогућава дисперзовану или усамљену примену машина.
- Можете да аутоматизујете зависности између Питхон кода и визуелизације тока посла користећи апстракцију цевовода.
- Коришћењем модуларног кода за вишекратну употребу, ова технологија олакшава тимску сарадњу на различитим нивоима и побољшава продуктивност у окружењу кодирања.
- Примарни циљ је да се превазиђу недостаци Јупитер бележница, једнократних скрипти и лепљивог кода писањем програмирања за науку о подацима које се може одржавати.
9. БентоМЛ
Изградња крајњих тачака АПИ-ја за машинско учење је олакшана са БентоМЛ-ом.
Пружа типичну, али кондензовану инфраструктуру за премештање научених модела машинског учења у производњу.
Омогућава вам да пакујете научене моделе за употребу у производном окружењу, тумачећи их користећи било који МЛ оквир. Подржано је и оффлине групно послуживање и онлајн АПИ послуживање.
Модел сервера високих перформанси и флексибилан радни ток су карактеристике БентоМЛ-а.
Поред тога, сервер нуди прилагодљиво микро-батцхинг. Јединствени приступ организовању модела и праћењу процедура примене је обезбеђен преко контролне табле корисничког интерфејса.
Неће бити застоја сервера јер је оперативни механизам модуларан и конфигурација се може поново користити. То је флексибилна платформа за обезбеђивање, организовање и примену МЛ модела.
Нуди:
- Има модуларни дизајн који је прилагодљив.
- Омогућава примену на неколико платформи.
- Не може аутоматски да управља хоризонталним скалирањем.
- Омогућава формат једног модела, управљање моделом, паковање модела и сервирање модела високих перформанси.
КСНУМКС. Селдон
Научници за податке могу да креирају, примењују и управљају моделима машинског учења и експериментима у великом обиму на Кубернетес-у користећи Селдон Цоре оквир отвореног кода.
ТенсорФлов, сци-кит-леарн, Спарк, Р, Јава и Х2О су само неки од скупова алата које подржава.
Такође се повезује са Кубефлов-ом и РедХат-овим ОпенСхифт-ом. Селдоново језгро трансформише моделе машинског учења (МЛ модели) или омоте језика (језици као што су Питхон, Јава, итд.) у производне РЕСТ/ГРПЦ микросервисе.
Један од најбољих МЛОпс алата за побољшање процеса машинског учења је овај.
Лако је контејнеризирати МЛ моделе и тестирати употребљивост и сигурност користећи Селдон Цоре.
Нуди:
- Примена модела може бити поједностављена са неколико алтернатива, као што је постављање канаринца.
- Да бисте разумели зашто су направљена одређена предвиђања, користите објашњења модела.
- Када се појаве проблеми, пазите на производне моделе користећи систем упозорења.
Zakljucak
МЛОпс могу помоћи да се побољшају операције машинског учења. МЛОпс може убрзати примену, учинити прикупљање података и отклањање грешака једноставнијим и побољшати сарадњу између инжењера и научника података.
Да бисте изабрали МЛОпс алат који најбоље одговара вашим потребама, овај пост је испитао 10 популарних МЛОпс решења, од којих је већина отвореног кода.
Ostavite komentar