Sekta kadhaa za kimataifa zinaanza kuwekeza zaidi katika kujifunza mashine (ML).
Miundo ya ML inaweza kuzinduliwa na kuendeshwa na timu za wataalamu, lakini mojawapo ya vikwazo vikubwa ni kuhamisha maarifa yaliyopatikana kwa muundo unaofuata ili michakato iweze kupanuliwa.
Ili kuboresha na kusawazisha michakato inayohusika katika usimamizi wa mzunguko wa maisha, mbinu za MLOps zinazidi kutumiwa na timu zinazounda miundo ya kujifunza kwa mashine.
Endelea kusoma ili kujua zaidi kuhusu baadhi ya zana na majukwaa bora ya MLOps yanayopatikana leo na jinsi yanavyoweza kurahisisha ujifunzaji wa mashine kutoka kwa zana, msanidi programu na mtazamo wa kiutaratibu.
MLOps ni nini?
Mbinu ya kuunda sera, kanuni na mbinu bora za miundo ya kujifunza kwa mashine inajulikana kama "operesheni za kujifunza kwa mashine," au "MLOps."
MLOps inalenga kuhakikisha mzunguko mzima wa maendeleo ya ML - kutoka mimba hadi kupelekwa - umeandikwa kwa uangalifu na kudhibitiwa kwa matokeo bora zaidi badala ya kuwekeza muda mwingi na rasilimali ndani yake bila mkakati.
Lengo la MLOps ni kuratibu mbinu bora kwa njia ambayo inafanya maendeleo ya kujifunza kwa mashine kuwa hatari zaidi kwa waendeshaji na wasanidi wa ML, na pia kuimarisha ubora na usalama wa miundo ya ML.
Baadhi hurejelea MLOps kama "DevOps kwa ajili ya kujifunza kwa mashine" kwa kuwa inatekeleza kanuni za DevOps kwa uga maalumu zaidi wa maendeleo ya teknolojia.
Hii ni njia nzuri ya kufikiria kuhusu MLOps kwa sababu, kama vile DevOps, inasisitiza ushiriki wa maarifa, ushirikiano na mbinu bora kati ya timu na zana.
MLOps huwapa wasanidi programu, wanasayansi wa data, na timu za uendeshaji mfumo wa kushirikiana na, kwa hivyo, kutoa miundo yenye nguvu zaidi ya ML.
Kwa nini Utumie Zana za MLOps?
Zana za MLOps zinaweza kutekeleza majukumu mbalimbali kwa timu ya ML, hata hivyo, mara nyingi hugawanywa katika makundi mawili: usimamizi wa jukwaa na usimamizi wa vipengele vya mtu binafsi.
Ingawa baadhi ya bidhaa za MLOps huzingatia tu utendaji kazi mmoja wa msingi, kama vile usimamizi wa data au metadata, zana zingine hutumia mkakati unaojumuisha zaidi na kutoa jukwaa la MLOps ili kudhibiti vipengele kadhaa vya mzunguko wa maisha wa ML.
Tafuta suluhu za MLOps zinazosaidia timu yako kudhibiti maeneo haya ya ukuzaji wa ML, iwe unatafuta mtaalamu au zana pana zaidi:
- Ushughulikiaji wa data
- Kubuni na modeli
- Usimamizi wa miradi na mahali pa kazi
- Usambazaji wa muundo wa ML na utunzaji endelevu
- Usimamizi wa mzunguko wa maisha kuanzia mwanzo hadi mwisho, ambao kwa kawaida hutolewa na majukwaa ya huduma kamili ya MLOps.
Vyombo vya MLOps
1. MLFlow
Muda wa maisha ya kujifunza kwa mashine unadhibitiwa na mfumo huria wa MLflow na unajumuisha usajili wa kielelezo kikuu, utumiaji na majaribio.
MLflow inaweza kutumika na timu yoyote ya ukubwa, kibinafsi na kwa pamoja. Maktaba hazina athari kwenye chombo.
Lugha yoyote ya programu na maktaba ya kujifunza mashine inaweza kuitumia.
Ili kurahisisha kutoa mafunzo, kusambaza na kudhibiti programu za mashine kujifunza, MLFlow hushirikiana na mifumo kadhaa ya kujifunza mashine, ikijumuisha TensorFlow na Pytorch.
Zaidi ya hayo, MLflow hutoa API ambazo ni rahisi kutumia ambazo zinaweza kujumuishwa katika programu au maktaba zozote zilizopo za kujifunza mashine.
MLflow ina vipengele vinne muhimu vinavyowezesha ufuatiliaji na upangaji wa majaribio:
- Ufuatiliaji wa MLflow - API na UI ya vigezo vya msimbo wa kujifunza kwa mashine, matoleo, metriki na vizalia vya programu na vile vile kwa kuonyesha na kulinganisha matokeo.
- Miradi ya MLflow - msimbo wa kujifunza wa mashine katika umbizo linaloweza kutumika tena, linaloweza kutolewa tena kwa ajili ya kuhamisha kwa uzalishaji au kushiriki na wanasayansi wengine wa data
- Mitindo ya MLflow - kudumisha na kupeleka modeli kwa anuwai ya mifumo ya utumishi na uelekezaji kutoka kwa maktaba mbali mbali za ML.
- Sajili ya Muundo wa MLflow – duka kuu la muundo linalowezesha usimamizi wa ushirika wa muda wote wa maisha wa modeli ya MLflow, ikijumuisha uundaji wa matoleo, mabadiliko ya hatua na maelezo.
2. KubeFlow
Sanduku la zana la ML la Kubernetes linaitwa Kubeflow. Ufungaji na udhibiti wa vyombo vya Docker, misaada katika matengenezo ya mifumo ya kujifunza mashine.
Kwa kurahisisha upangaji na utumiaji wa utendakazi wa kujifunza kwa mashine, inakuza uimara wa miundo ya kujifunza kwa mashine.
Ni mradi wa chanzo huria unaojumuisha kikundi kilichochaguliwa kwa uangalifu cha zana za ziada na mifumo iliyoundwa kulingana na mahitaji tofauti ya ML.
Majukumu marefu ya mafunzo ya ML, majaribio ya mikono, uwezo wa kujirudia, na changamoto za DevOps zinaweza kushughulikiwa kwa Kubeflow Pipelines.
Kwa hatua kadhaa za kujifunza kwa mashine, ikiwa ni pamoja na mafunzo, uundaji wa bomba, na matengenezo ya Daftari za Jupyter, Kubeflow inatoa huduma maalum na ushirikiano.
Inarahisisha kudhibiti na kufuatilia muda wa maisha ya mzigo wako wa kazi wa AI na pia kupeleka miundo ya kujifunza kwa mashine (ML) na mabomba ya data kwenye makundi ya Kubernetes.
Inatoa:
- Madaftari ya kutumia SDK kuingiliana na mfumo
- kiolesura cha mtumiaji (UI) cha kudhibiti na kufuatilia uendeshaji, kazi na majaribio
- Kubuni kwa haraka suluhu za mwisho hadi mwisho bila kulazimika kuunda upya kila wakati, na kutumia tena vipengee na mabomba.
- Kama sehemu muhimu ya Kubeflow au kama usakinishaji wa pekee, Kubeflow Pipelines inatolewa.
3. Udhibiti wa Toleo la Data
Suluhisho la udhibiti wa toleo la chanzo huria la miradi ya kujifunza kwa mashine linaitwa DVC, au Udhibiti wa Toleo la Data.
Lugha yoyote unayochagua, ni zana ya majaribio ambayo husaidia katika ufafanuzi wa bomba.
DVC hutumia msimbo, uchapishaji wa data na uzalishwaji tena ili kukusaidia kuokoa muda unapogundua tatizo na toleo la awali la muundo wako wa ML.
Zaidi ya hayo, unaweza kutumia mabomba ya DVC kutoa mafunzo kwa mtindo wako na kuusambaza kwa washiriki wa timu yako. Upangaji na uchapishaji mkubwa wa data unaweza kushughulikiwa na DVC, na data inaweza kuhifadhiwa kwa njia inayopatikana kwa urahisi.
Ingawa inajumuisha baadhi ya vipengele (vidogo) vya ufuatiliaji wa majaribio, huangazia zaidi data na utayarishaji na usimamizi wa bomba.
Inatoa:
- Ni uhifadhi wa agnostic, kwa hiyo inawezekana kuajiri aina mbalimbali za kuhifadhi.
- Inatoa takwimu za ufuatiliaji pia.
- njia iliyojengwa awali ya kuunganisha hatua za ML kwenye DAG na kuendesha bomba zima kutoka mwanzo hadi mwisho.
- Ukuzaji mzima wa kila modeli ya ML unaweza kufuatwa kwa kutumia msimbo wake wote na asili ya data.
- Uzalishaji tena kwa kuhifadhi kwa uaminifu usanidi wa awali, data ya ingizo na msimbo wa programu kwa ajili ya jaribio.
4. Pachyderm
Pachyderm ni mpango wa kudhibiti toleo kwa ajili ya kujifunza mashine na sayansi ya data, sawa na DVC.
Zaidi ya hayo, kwa sababu iliundwa kwa kutumia Docker na Kubernetes, inaweza kutekeleza na kupeleka programu za Kujifunza kwa Mashine kwenye jukwaa lolote la wingu.
Pachyderm inahakikisha kwamba kila kipande cha data kinachotumiwa katika muundo wa kujifunza kwa mashine kinaweza kufuatiliwa na kubadilishwa.
Inatumika kuunda, kusambaza, kudhibiti na kuweka macho kwenye miundo ya kujifunza kwa mashine. Sajili ya mfano, mfumo wa usimamizi wa kielelezo, na kisanduku cha zana cha CLI zote zimejumuishwa.
Wasanidi programu wanaweza kufanya otomatiki na kupanua mzunguko wao wa maisha wa kujifunza kwa mashine kwa kutumia msingi wa data wa Pachyderm, ambao pia huhakikisha kurudiwa.
Inaauni viwango vikali vya usimamizi wa data, inapunguza gharama za usindikaji na uhifadhi wa data, na kusaidia biashara katika kuleta mipango yao ya sayansi ya data sokoni kwa haraka zaidi.
5. Polyaxon
Kwa kutumia jukwaa la Polyaxon, miradi ya kujifunza kwa mashine na programu za kujifunza kwa kina zinaweza kuigwa na kudhibitiwa katika kipindi chote cha maisha.
Polyaxon inaweza kupangisha na kusimamia zana, na inaweza kuwekwa kwenye kituo chochote cha data au mtoa huduma wa wingu. Kama vile Torch, Tensorflow, na MXNet, ambayo inasaidia mifumo yote maarufu ya kujifunza kwa kina.
Linapokuja suala la uimbaji, Polyaxon hukuwezesha kufaidika zaidi na kikundi chako kwa kuratibu kazi na majaribio kupitia CLI, dashibodi, SDK, au API ya REST.
Inatoa:
- Unaweza kutumia toleo la chanzo-wazi sasa hivi, lakini pia linajumuisha chaguo za shirika.
- Ingawa inashughulikia mzunguko kamili wa maisha, ikiwa ni pamoja na kukimbia orchestration, ina uwezo wa mengi zaidi.
- Na hati za marejeleo za kiufundi, miongozo ya kuanza, nyenzo za kujifunzia, miongozo, mafunzo, kumbukumbu za mabadiliko, na zaidi, ni jukwaa lililonakiliwa vyema.
- Ukiwa na dashibodi ya maarifa ya majaribio, inawezekana kuweka macho, kufuatilia na kutathmini kila jaribio la uboreshaji.
6. Comet
Comet ni jukwaa la kujifunza kwa mashine ya meta ambalo hufuatilia, kutofautisha, kufafanua na kuboresha majaribio na miundo.
Majaribio yako yote yanaweza kuonekana na kulinganishwa katika eneo moja.
Inafanya kazi kwa kazi yoyote ya kujifunza kwa mashine, mahali popote msimbo wako unatekelezwa, na maktaba yoyote ya mashine ya kujifunza.
Comet inafaa kwa vikundi, watu binafsi, taasisi za kitaaluma, biashara, na mtu mwingine yeyote ambaye angependa kuona kwa haraka majaribio, kurahisisha kazi na kufanya majaribio.
Wanasayansi na timu za data wanaweza kufuatilia, kufafanua, kuboresha na kulinganisha majaribio na miundo kwa kutumia jukwaa la kujifunza la mashine ya meta inayojiendesha yenyewe na inayotegemea wingu la Comet.
Inatoa:
- Kuna uwezo mwingi kwa washiriki wa timu kushiriki majukumu.
- Ina miunganisho kadhaa ambayo hufanya iwe rahisi kuiunganisha na teknolojia zingine
- Inafanya kazi vizuri na maktaba za sasa za ML
- Inashughulikia usimamizi wa mtumiaji
- Ulinganisho wa majaribio umewashwa, ikiwa ni pamoja na ulinganisho wa msimbo, hyperparameta, vipimo, ubashiri, utegemezi na vipimo vya mfumo.
- Hutoa moduli mahususi za maono, sauti, maandishi na data ya jedwali ambayo hukuruhusu kuibua sampuli.
7. Optuna
Optuna ni mfumo wa uboreshaji wa kigezo unaojiendesha ambao unaweza kutumika kwa kujifunza kwa mashine na kujifunza kwa kina pamoja na nyanja zingine.
Ina aina mbalimbali za algoriti za kisasa ambazo unaweza kuchagua (au kuunganisha), hurahisisha sana kusambaza mafunzo kwenye kompyuta nyingi, na hutoa taswira ya matokeo ya kuvutia.
Maktaba maarufu za kujifunza mashine kama vile PyTorch, TensorFlow, Keras, FastAI, sci-kit-learn, LightGBM, na XGBoost zote zimeunganishwa nayo.
Inatoa algoriti za kisasa zinazowawezesha wateja kupata matokeo kwa haraka zaidi kwa kupunguza upesi sampuli ambazo hazionekani kuwa za kutegemewa.
Kwa kutumia algorithms ya msingi wa Python, hutafuta kiotomatiki vigezo bora. Optuna inahimiza utafutaji sambamba wa hyperparameta kwenye nyuzi nyingi bila kubadilisha msimbo asili.
Inatoa:
- Inasaidia mafunzo yaliyosambazwa kwenye nguzo na vile vile kompyuta moja (michakato mingi) (nodi nyingi)
- Inasaidia mbinu kadhaa za kupunguza ili kuharakisha muunganisho (na kutumia compute kidogo)
- Ina aina mbalimbali za taswira zenye nguvu, kama vile njama ya kipande, njama ya contour, na viwianishi sambamba.
8. Kedro
Kedro ni mfumo wa Python wa bure wa kuandika msimbo ambao unaweza kusasishwa na kudumishwa kwa miradi ya sayansi ya data.
Huleta mawazo kutoka kwa mbinu bora katika uhandisi wa programu hadi msimbo wa kujifunza kwa mashine. Python ndio msingi wa zana hii ya upangaji wa mtiririko wa kazi.
Ili kufanya michakato yako ya ML iwe rahisi na sahihi zaidi, unaweza kutengeneza mitiririko ya kazi inayoweza kuzaliana, inayoweza kudumishwa na ya kawaida.
Kedro inajumuisha kanuni za uhandisi wa programu kama vile urekebishaji, mgawanyo wa majukumu, na uchapishaji katika mazingira ya kujifunza kwa mashine.
Kwa msingi wa Sayansi ya Data ya Cookiecutter, hutoa mfumo wa mradi unaoweza kubadilika.
Idadi ya viunganishi rahisi vya data vinavyotumika kuhifadhi na kupakia data katika mifumo kadhaa ya faili na fomati za faili, hudhibitiwa na katalogi ya data. Inafanya miradi ya kujifunza kwa mashine kuwa nzuri zaidi na hurahisisha kuunda bomba la data.
Inatoa:
- Kedro inaruhusu aidha kutawanywa au kupelekwa kwa mashine pekee.
- Unaweza kubadilisha utegemezi kati ya nambari ya Python na taswira ya mtiririko wa kazi kwa kutumia uondoaji wa bomba.
- Kupitia matumizi ya kanuni za msimu, zinazoweza kutumika tena, teknolojia hii hurahisisha ushirikiano wa timu katika viwango mbalimbali na kuboresha tija katika mazingira ya usimbaji.
- Lengo kuu ni kuondokana na mapungufu ya daftari za Jupyter, hati za mara moja, na msimbo wa gundi kwa kuandika programu ya sayansi ya data inayoweza kudumishwa.
9. BentoML
Viwango vya mwisho vya API ya kujifunza mashine hurahisishwa na BentoML.
Inatoa muundo msingi wa kawaida lakini uliofupishwa ili kusogeza miundo ya kujifunza ya mashine kwenye uzalishaji.
Hukuwezesha kufunga miundo iliyofunzwa kwa matumizi katika mpangilio wa uzalishaji, ukizitafsiri kwa kutumia mfumo wowote wa ML. Huduma za bechi za nje ya mtandao na huduma za API mkondoni zinatumika.
Seva ya utendakazi wa hali ya juu na mtiririko wa kazi unaonyumbulika ni vipengele vya BentoML.
Zaidi ya hayo, seva inatoa adaptive micro-batching. Mbinu iliyounganishwa ya kupanga miundo na kufuatilia taratibu za kusambaza inatolewa na dashibodi ya UI.
Hakutakuwa na muda wa kupungua kwa seva kwa sababu utaratibu wa uendeshaji ni wa kawaida na usanidi unaweza kutumika tena. Ni jukwaa linalonyumbulika la kutoa, kupanga, na kupeleka miundo ya ML.
Inatoa:
- Ina muundo wa msimu ambao unaweza kubadilika.
- Inawezesha kupelekwa kwenye majukwaa kadhaa.
- Haiwezi kushughulikia kiotomatiki kuongeza mlalo.
- Huwasha umbizo la kielelezo kimoja, usimamizi wa kielelezo, ufungaji wa kielelezo, na utumishi wa muundo wa utendaji wa juu.
10. Seldon
Wanasayansi wa data wanaweza kuunda, kupeleka na kudhibiti miundo na majaribio ya mashine ya kujifunza kwa kiwango kikubwa kwenye Kubernetes kwa kutumia mfumo huria wa Seldon Core.
TensorFlow, sci-kit-learn, Spark, R, Java, na H2O ni baadhi tu ya vifaa vichache vya zana vinavyotumika nayo.
Pia inaingiliana na Kubeflow na OpenShift ya RedHat. Msingi wa Seldon hubadilisha miundo ya mashine ya kujifunza (miundo ya ML) au vifungashio vya lugha (lugha kama vile Python, Java, n.k.) kuwa huduma ndogo za uzalishaji za REST/GRPC.
Mojawapo ya zana bora zaidi za MLOps za kuboresha michakato ya kujifunza kwa mashine ni hii.
Ni rahisi kuweka miundo ya ML kwenye vyombo na kujaribu utumiaji na usalama kwa kutumia Seldon Core.
Inatoa:
- Uwekaji wa modeli unaweza kurahisishwa na njia mbadala kadhaa, kama vile kupeleka canary.
- Ili kuelewa ni kwa nini utabiri mahususi ulifanywa, tumia vifafanuzi vya mifano.
- Matatizo yanapotokea, angalia miundo ya uzalishaji kwa kutumia mfumo wa arifa.
Hitimisho
MLOps zinaweza kusaidia kuboresha utendakazi wa kujifunza kwa mashine. MLOps zinaweza kuharakisha utumaji, kurahisisha ukusanyaji wa data na utatuzi, na kuboresha ushirikiano kati ya wahandisi na wanasayansi wa data.
Ili uweze kuchagua zana ya MLOps inayokidhi mahitaji yako vyema, chapisho hili lilichunguza suluhu 10 maarufu za MLOps, nyingi zikiwa ni chanzo huria.
Acha Reply