பல உலகளாவிய துறைகள் மெஷின் லேர்னிங்கில் (எம்எல்) அதிக அளவில் முதலீடு செய்யத் தொடங்கியுள்ளன.
ML மாடல்களை முதலில் நிபுணர்களின் குழுக்கள் தொடங்கலாம் மற்றும் இயக்கலாம், ஆனால் மிகப்பெரிய தடைகளில் ஒன்று, பெற்ற அறிவை அடுத்த மாதிரிக்கு மாற்றுவது, இதனால் செயல்முறைகள் விரிவாக்கப்படும்.
மாதிரி வாழ்க்கை சுழற்சி நிர்வாகத்தில் ஈடுபட்டுள்ள செயல்முறைகளை மேம்படுத்த மற்றும் தரப்படுத்த, இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்கும் குழுக்களால் MLOps நுட்பங்கள் அதிகளவில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
இன்று கிடைக்கும் சில சிறந்த MLOps கருவிகள் மற்றும் இயங்குதளங்கள் மற்றும் ஒரு கருவி, டெவலப்பர் மற்றும் நடைமுறை நிலைப்பாட்டில் இருந்து இயந்திர கற்றலை எப்படி எளிதாக்கலாம் என்பதைப் பற்றி மேலும் அறிய தொடர்ந்து படிக்கவும்.
MLOps என்றால் என்ன?
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளுக்கான கொள்கைகள், விதிமுறைகள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகளை உருவாக்குவதற்கான ஒரு நுட்பம் "இயந்திர கற்றல் செயல்பாடுகள்" அல்லது "MLOps" என்று அழைக்கப்படுகிறது.
MLops ஆனது ML வளர்ச்சியின் முழு வாழ்க்கைச் சுழற்சிக்கும் உத்தரவாதம் அளிப்பதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது - கருத்தரித்தல் முதல் வரிசைப்படுத்துதல் வரை - ஒரு மூலோபாயம் இல்லாமல் நிறைய நேரத்தையும் வளங்களையும் முதலீடு செய்வதை விட சிறந்த முடிவுகளுக்காக மிக நுணுக்கமாக ஆவணப்படுத்தப்பட்டு நிர்வகிக்கப்படுகிறது.
ML ஆபரேட்டர்கள் மற்றும் டெவலப்பர்களுக்கு மெஷின் லேர்னிங் மேம்பாட்டை மேலும் அளவிடக்கூடிய வகையில் சிறந்த நடைமுறைகளை குறியீடாக்குவதும், ML மாதிரிகளின் தரம் மற்றும் பாதுகாப்பை மேம்படுத்துவதும் MLOps இன் குறிக்கோள் ஆகும்.
சிலர் MLOps ஐ "மெஷின் லேர்னிங்கிற்கான டெவொப்ஸ்" என்று குறிப்பிடுகின்றனர், ஏனெனில் இது டெவொப்ஸ் கொள்கைகளை தொழில்நுட்ப வளர்ச்சியின் மிகவும் சிறப்பு வாய்ந்த துறைக்கு வெற்றிகரமாகப் பயன்படுத்துகிறது.
MLOps பற்றி சிந்திக்க இது ஒரு பயனுள்ள வழியாகும், ஏனெனில், DevOps போன்று, இது அறிவுப் பகிர்வு, ஒத்துழைப்பு மற்றும் அணிகள் மற்றும் கருவிகளுக்கு இடையே சிறந்த நடைமுறைகளை வலியுறுத்துகிறது.
MLOps டெவலப்பர்கள், தரவு விஞ்ஞானிகள் மற்றும் செயல்பாட்டுக் குழுக்களுக்கு ஒத்துழைப்பதற்கான ஒரு கட்டமைப்பை வழங்குகிறது, இதன் விளைவாக, மிகவும் சக்திவாய்ந்த ML மாதிரிகளை உருவாக்குகிறது.
MLOps கருவிகளை ஏன் பயன்படுத்த வேண்டும்?
MLOps கருவிகள் ஒரு ML குழுவிற்கு பலவிதமான கடமைகளைச் செய்ய முடியும், இருப்பினும், அவை பெரும்பாலும் இரண்டு குழுக்களாகப் பிரிக்கப்படுகின்றன: இயங்குதள நிர்வாகம் மற்றும் தனிப்பட்ட கூறு மேலாண்மை.
சில MLOps தயாரிப்புகள் தரவு அல்லது மெட்டாடேட்டா மேலாண்மை போன்ற ஒற்றை மையச் செயல்பாட்டில் மட்டுமே கவனம் செலுத்துகின்றன, மற்ற கருவிகள் அனைத்தையும் உள்ளடக்கிய உத்தியைப் பின்பற்றுகின்றன மற்றும் ML வாழ்க்கைச் சுழற்சியின் பல அம்சங்களைக் கட்டுப்படுத்த MLOps தளத்தை வழங்குகின்றன.
இந்த ML மேம்பாட்டுப் பகுதிகளை நிர்வகிப்பதற்கு உங்கள் குழுவிற்கு உதவும் MLOps தீர்வுகளைத் தேடுங்கள்.
- தரவு கையாளுதல்
- வடிவமைப்பு மற்றும் மாடலிங்
- திட்டங்கள் மற்றும் பணியிட மேலாண்மை
- ML மாதிரி வரிசைப்படுத்தல் மற்றும் தொடர்ச்சியான பராமரிப்பு
- வாழ்க்கைச் சுழற்சி மேலாண்மை ஆரம்பம் முதல் இறுதி வரை, இது பொதுவாக முழு-சேவை MLOps இயங்குதளங்களால் வழங்கப்படுகிறது.
MLOps கருவிகள்
1. MLFlow
மெஷின் லேர்னிங் லைஃப்சைக்கிள் ஓப்பன் சோர்ஸ் பிளாட்ஃபார்ம் எம்எல்ஃப்ளோவால் கட்டுப்படுத்தப்படுகிறது மற்றும் மைய மாதிரி பதிவு, வரிசைப்படுத்தல் மற்றும் பரிசோதனையை உள்ளடக்கியது.
MLflow தனித்தனியாகவும் கூட்டாகவும் எந்த அளவிலான குழுவாலும் பயன்படுத்தப்படலாம். நூலகங்களுக்கு கருவியில் எந்தப் பாதிப்பும் இல்லை.
எந்த நிரலாக்க மொழியும் இயந்திர கற்றல் நூலகமும் இதைப் பயன்படுத்தலாம்.
இயந்திர கற்றல் பயன்பாடுகளைப் பயிற்றுவிப்பது, வரிசைப்படுத்துவது மற்றும் நிர்வகிப்பதை எளிதாக்க, MLFlow பல இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்புகளுடன் தொடர்பு கொள்கிறது. TensorFlow மற்றும் பைடார்ச்.
கூடுதலாக, MLflow பயன்படுத்த எளிதான APIகளை வழங்குகிறது, அவை ஏற்கனவே உள்ள எந்த இயந்திர கற்றல் திட்டங்கள் அல்லது நூலகங்களிலும் சேர்க்கப்படலாம்.
MLflow நான்கு முக்கிய அம்சங்களைக் கொண்டுள்ளது, அவை கண்காணிப்பு மற்றும் திட்டமிடல் சோதனைகளை எளிதாக்குகின்றன:
- MLflow கண்காணிப்பு – இயந்திர கற்றல் குறியீடு அளவுருக்கள், பதிப்புகள், அளவீடுகள் மற்றும் கலைப்பொருட்களை பதிவுசெய்வதற்கும், அதன் பின் விளைவுகளைக் காண்பிப்பதற்கும் வேறுபடுத்துவதற்கும் ஒரு API மற்றும் UI.
- MLflow ப்ராஜெக்ட்கள் - உற்பத்திக்கு மாற்றுவதற்கு அல்லது பிற தரவு விஞ்ஞானிகளுடன் பகிர்வதற்காக மீண்டும் பயன்படுத்தக்கூடிய, மீண்டும் உருவாக்கக்கூடிய வடிவத்தில் இயந்திர கற்றல் குறியீடு பேக்கேஜிங்
- MLflow மாதிரிகள் - பல்வேறு ML நூலகங்களிலிருந்து மாதிரி சேவை மற்றும் அனுமான அமைப்புகளுக்கு மாதிரிகளை பராமரித்தல் மற்றும் வரிசைப்படுத்துதல்
- MLflow மாடல் ரெஜிஸ்ட்ரி - மாதிரி பதிப்பு, நிலை மாற்றங்கள் மற்றும் சிறுகுறிப்புகள் உட்பட, MLflow மாதிரியின் முழு ஆயுட்காலத்தின் கூட்டுறவு நிர்வாகத்தை செயல்படுத்தும் ஒரு மைய மாதிரி அங்காடி.
2. குபேஃப்ளோ
குபெர்னெட்ஸிற்கான ML கருவிப்பெட்டி Kubeflow என்று அழைக்கப்படுகிறது. டோக்கர் கொள்கலன்களை பேக்கேஜிங் மற்றும் நிர்வகித்தல், பராமரிப்புக்கு உதவுகிறது இயந்திர கற்றல் அமைப்புகள்.
ரன் ஆர்கெஸ்ட்ரேஷன் மற்றும் இயந்திர கற்றல் பணிப்பாய்வுகளின் வரிசைப்படுத்தல்களை எளிதாக்குவதன் மூலம், இது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் அளவிடுதலை ஊக்குவிக்கிறது.
இது ஒரு திறந்த மூல திட்டமாகும், இது பல்வேறு ML தேவைகளுக்கு ஏற்ப நிரப்பு கருவிகள் மற்றும் கட்டமைப்புகளின் கவனமாக தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட குழுவை உள்ளடக்கியது.
நீண்ட ML பயிற்சிப் பணிகள், கைமுறைப் பரிசோதனை, மீண்டும் மீண்டும் செய்யக்கூடிய தன்மை மற்றும் DevOps சவால்களை Kubeflow பைப்லைன்கள் மூலம் கையாளலாம்.
பயிற்சி, பைப்லைன் மேம்பாடு மற்றும் பராமரிப்பு உட்பட இயந்திர கற்றலின் பல நிலைகளுக்கு ஜூபிடர் குறிப்பேடுகள், Kubeflow சிறப்பு சேவைகள் மற்றும் ஒருங்கிணைப்பை வழங்குகிறது.
இது உங்கள் AI பணிச்சுமைகளின் ஆயுட்காலத்தை நிர்வகிப்பதையும் கண்காணிப்பதையும் எளிதாக்குகிறது, அத்துடன் இயந்திர கற்றல் (ML) மாதிரிகள் மற்றும் தரவு பைப்லைன்களை Kubernetes கிளஸ்டர்களுக்கு பயன்படுத்துகிறது.
இது வழங்குகிறது:
- கணினியுடன் தொடர்பு கொள்ள SDK ஐப் பயன்படுத்துவதற்கான குறிப்பேடுகள்
- ஓட்டங்கள், வேலைகள் மற்றும் சோதனைகளைக் கட்டுப்படுத்துவதற்கும் கண்காணிப்பதற்கும் ஒரு பயனர் இடைமுகம் (UI).
- ஒவ்வொரு முறையும் மறுகட்டமைக்காமல், எண்ட்-டு-எண்ட் தீர்வுகளை விரைவாக வடிவமைக்கவும், கூறுகள் மற்றும் பைப்லைன்களை மீண்டும் பயன்படுத்தவும்.
- Kubeflow இன் முக்கிய அங்கமாக அல்லது ஒரு முழுமையான நிறுவலாக, Kubeflow பைப்லைன்கள் வழங்கப்படுகின்றன.
3. தரவு பதிப்பு கட்டுப்பாடு
இயந்திர கற்றல் திட்டங்களுக்கான திறந்த மூல பதிப்பு கட்டுப்பாட்டு தீர்வு DVC அல்லது தரவு பதிப்பு கட்டுப்பாடு என்று அழைக்கப்படுகிறது.
நீங்கள் எந்த மொழியை தேர்வு செய்தாலும், அது பைப்லைன் வரையறைக்கு உதவும் சோதனைக் கருவியாகும்.
உங்கள் ML மாதிரியின் முந்தைய பதிப்பில் சிக்கலைக் கண்டறியும் போது நேரத்தைச் சேமிக்க உதவும் குறியீடு, தரவு பதிப்பு மற்றும் மறுஉருவாக்கம் ஆகியவற்றை DVC பயன்படுத்துகிறது.
கூடுதலாக, உங்கள் மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கவும், உங்கள் குழு உறுப்பினர்களுக்கு விநியோகிக்கவும் DVC பைப்லைன்களைப் பயன்படுத்தலாம். பெரிய தரவு அமைப்பு மற்றும் பதிப்புகளை DVC மூலம் கையாள முடியும், மேலும் தரவு எளிதில் அணுகக்கூடிய முறையில் சேமிக்கப்படும்.
இது சில (வரையறுக்கப்பட்ட) சோதனை கண்காணிப்பு அம்சங்களை உள்ளடக்கியிருந்தாலும், இது பெரும்பாலும் தரவு மற்றும் பைப்லைன் பதிப்பு மற்றும் நிர்வாகத்தில் கவனம் செலுத்துகிறது.
இது வழங்குகிறது:
- இது சேமிப்பக அஞ்ஞானம், எனவே பல்வேறு சேமிப்பு வகைகளைப் பயன்படுத்த முடியும்.
- இது கண்காணிப்பு புள்ளிவிவரங்களையும் வழங்குகிறது.
- எம்எல் நிலைகளை டிஏஜியில் இணைத்து முழு பைப்லைனையும் ஆரம்பம் முதல் இறுதி வரை இயக்குவதற்கு முன்பே கட்டமைக்கப்பட்ட வழிமுறையாகும்.
- ஒவ்வொரு ML மாதிரியின் முழு வளர்ச்சியையும் அதன் முழு குறியீடு மற்றும் தரவு ஆதாரத்தைப் பயன்படுத்தி பின்பற்றலாம்.
- சோதனைக்கான ஆரம்ப கட்டமைப்பு, உள்ளீட்டுத் தரவு மற்றும் நிரல் குறியீடு ஆகியவற்றை உண்மையாகப் பாதுகாப்பதன் மூலம் மறுஉருவாக்கம்.
4. பேச்சிடெர்ம்
பேச்சிடெர்ம் என்பது டிவிசியைப் போலவே இயந்திர கற்றல் மற்றும் தரவு அறிவியலுக்கான பதிப்பு-கட்டுப்பாட்டு நிரலாகும்.
கூடுதலாக, இது பயன்படுத்தி உருவாக்கப்பட்டது டோக்கர் மற்றும் குபெர்னெட்ஸ், இது எந்த கிளவுட் பிளாட்ஃபார்மிலும் இயந்திர கற்றல் பயன்பாடுகளை இயக்கலாம் மற்றும் வரிசைப்படுத்தலாம்.
இயந்திர கற்றல் மாதிரியில் நுகரப்படும் ஒவ்வொரு தரவையும் மீண்டும் கண்காணிக்கலாம் மற்றும் பதிப்பு செய்யலாம் என்று Pachyderm உத்தரவாதம் அளிக்கிறது.
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்கவும், விநியோகிக்கவும், நிர்வகிக்கவும் மற்றும் கண்காணிக்கவும் இது பயன்படுகிறது. ஒரு மாதிரி பதிவேடு, ஒரு மாதிரி மேலாண்மை அமைப்பு மற்றும் ஒரு CLI கருவிப்பெட்டி அனைத்தும் சேர்க்கப்பட்டுள்ளன.
டெவலப்பர்கள் பேச்சிடெர்மின் தரவு அடித்தளத்தைப் பயன்படுத்தி தங்கள் இயந்திரக் கற்றல் வாழ்க்கைச் சுழற்சியை தானியக்கமாக்கி விரிவுபடுத்தலாம், இது மீண்டும் மீண்டும் வருவதை உறுதி செய்கிறது.
இது கடுமையான தரவு ஆளுகை தரநிலைகளை ஆதரிக்கிறது, தரவு செயலாக்கம் மற்றும் சேமிப்பக செலவுகளை குறைக்கிறது மற்றும் வணிகங்கள் தங்கள் தரவு அறிவியல் முயற்சிகளை விரைவாக சந்தைக்கு கொண்டு வர உதவுகிறது.
5. பாலியாக்சன்
பாலியாக்சன் இயங்குதளத்தைப் பயன்படுத்தி, இயந்திரக் கற்றல் திட்டங்கள் மற்றும் ஆழமான கற்றல் பயன்பாடுகள் ஆகியவை அவற்றின் முழு வாழ்க்கைச் சுழற்சியிலும் நகலெடுக்கப்பட்டு நிர்வகிக்கப்படும்.
பாலியாக்சன் கருவியை ஹோஸ்ட் செய்து நிர்வகிக்க முடியும், மேலும் இது எந்த தரவு மையம் அல்லது கிளவுட் வழங்குநரிலும் வைக்கப்படலாம். Torch, Tensorflow மற்றும் MXNet போன்றவை மிகவும் பிரபலமான ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்புகள் அனைத்தையும் ஆதரிக்கின்றன.
ஆர்கெஸ்ட்ரேஷனைப் பொறுத்தவரை, பாலியாக்சன் அவர்களின் CLI, டாஷ்போர்டு, SDKகள் அல்லது REST API மூலம் பணிகள் மற்றும் சோதனைகளைத் திட்டமிடுவதன் மூலம் உங்கள் கிளஸ்டரைப் பயன்படுத்திக் கொள்ள உதவுகிறது.
இது வழங்குகிறது:
- நீங்கள் இப்போது ஓப்பன் சோர்ஸ் பதிப்பைப் பயன்படுத்தலாம், ஆனால் கார்ப்பரேட்டுக்கான தேர்வுகளும் இதில் அடங்கும்.
- இது ரன் ஆர்கெஸ்ட்ரேஷன் உட்பட முழுமையான வாழ்க்கைச் சுழற்சியை உள்ளடக்கியிருந்தாலும், இது அதிக திறன் கொண்டது.
- தொழில்நுட்ப குறிப்பு ஆவணங்கள், தொடக்க வழிகாட்டுதல்கள், கற்றல் பொருட்கள், கையேடுகள், பயிற்சிகள், சேஞ்ச்லாக்ஸ் மற்றும் பலவற்றுடன், இது மிகவும் நன்கு ஆவணப்படுத்தப்பட்ட தளமாகும்.
- பரிசோதனை நுண்ணறிவு டாஷ்போர்டின் மூலம், ஒவ்வொரு தேர்வுமுறை பரிசோதனையையும் கண்காணிக்கவும், கண்காணிக்கவும் மற்றும் மதிப்பீடு செய்யவும் முடியும்.
6. காமத்
வால்மீன் என்பது மெட்டா மெஷின் கற்றலுக்கான ஒரு தளமாகும், இது சோதனைகள் மற்றும் மாதிரிகளைக் கண்காணிக்கிறது, மாறுபாடு செய்கிறது, விளக்குகிறது மற்றும் மேம்படுத்துகிறது.
உங்கள் சோதனைகள் அனைத்தையும் ஒரே இடத்தில் பார்க்கலாம் மற்றும் ஒப்பிடலாம்.
இது எந்த இயந்திர கற்றல் பணிக்கும், உங்கள் குறியீடு நிகழ்த்தப்படும் எந்த இடத்திலும் மற்றும் எந்த இயந்திர கற்றல் நூலகத்திற்கும் செயல்படுகிறது.
வால்மீன் குழுக்கள், தனிநபர்கள், கல்வி நிறுவனங்கள், வணிகங்கள் மற்றும் சோதனைகளை விரைவாகக் காட்சிப்படுத்தவும், வேலைகளை நெறிப்படுத்தவும், சோதனைகளை நடத்தவும் விரும்பும் எவருக்கும் பொருத்தமானது.
தரவு விஞ்ஞானிகளும் குழுக்களும் சுய-ஹோஸ்ட் செய்யப்பட்ட மற்றும் கிளவுட் அடிப்படையிலான மெட்டா-மெஷின் கற்றல் தளமான வால்மீனைப் பயன்படுத்தி சோதனைகள் மற்றும் மாதிரிகளைக் கண்காணிக்கலாம், தெளிவுபடுத்தலாம், மேம்படுத்தலாம் மற்றும் ஒப்பிடலாம்.
இது வழங்குகிறது:
- குழு உறுப்பினர்களுக்கு பணிகளைப் பகிர்ந்து கொள்ள பல திறன்கள் உள்ளன.
- இது மற்ற தொழில்நுட்பங்களுடன் இணைப்பதை எளிதாக்கும் பல ஒருங்கிணைப்புகளைக் கொண்டுள்ளது
- தற்போதைய ML நூலகங்களுடன் நன்றாகச் செயல்படுகிறது
- பயனர் நிர்வாகத்தை கவனித்துக்கொள்கிறது
- குறியீடு, உயர் அளவுகோல்கள், அளவீடுகள், கணிப்புகள், சார்புகள் மற்றும் கணினி அளவீடுகளின் ஒப்பீடு உட்பட, சோதனைகளின் ஒப்பீடு இயக்கப்பட்டது.
- பார்வை, ஆடியோ, உரை மற்றும் அட்டவணை தரவு ஆகியவற்றிற்கான தனித்துவமான தொகுதிகளை வழங்குகிறது, இது மாதிரிகளைக் காட்சிப்படுத்த உங்களை அனுமதிக்கிறது.
7. ஆப்டுனா
ஆப்டுனா என்பது இயந்திர கற்றல் மற்றும் ஆழமான கற்றல் மற்றும் பிற துறைகள் ஆகிய இரண்டிற்கும் பயன்படுத்தக்கூடிய தன்னாட்சி ஹைபர்பாராமீட்டர் தேர்வுமுறைக்கான ஒரு அமைப்பாகும்.
இது பல்வேறு அதிநவீன அல்காரிதங்களைக் கொண்டுள்ளது, அதில் இருந்து நீங்கள் தேர்ந்தெடுக்கலாம் (அல்லது இணைக்கலாம்), பல கணினிகளில் பயிற்சியை விநியோகிப்பதை மிகவும் எளிதாக்குகிறது மற்றும் கவர்ச்சிகரமான முடிவுகளை காட்சிப்படுத்துகிறது.
PyTorch, TensorFlow, Keras, FastAI, Sci-kit-learn, LightGBM மற்றும் XGBoost போன்ற பிரபலமான இயந்திர கற்றல் நூலகங்கள் அனைத்தும் அதனுடன் ஒருங்கிணைக்கப்பட்டுள்ளன.
இது அதிநவீன அல்காரிதங்களை வழங்குகிறது, இது வாடிக்கையாளர்களுக்கு நம்பிக்கையளிக்காத மாதிரிகளை விரைவாகக் குறைப்பதன் மூலம் முடிவுகளை விரைவாகப் பெற உதவுகிறது.
பைதான் அடிப்படையிலான அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்தி, அது தானாகவே சிறந்த உயர் அளவுகோல்களைத் தேடுகிறது. அசல் குறியீட்டை மாற்றாமல் பல திரிகளில் இணையான ஹைப்பர் பாராமீட்டர் தேடல்களை Optuna ஊக்குவிக்கிறது.
இது வழங்குகிறது:
- இது ஒரு கிளஸ்டர் மற்றும் ஒரு கணினியில் (பல-செயல்முறை) (மல்டி-நோட்) விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சியை ஆதரிக்கிறது
- இது ஒன்றிணைவதை விரைவுபடுத்த பல டிரிம்மிங் நுட்பங்களை ஆதரிக்கிறது (மற்றும் குறைவான கணக்கீட்டைப் பயன்படுத்தவும்)
- இது ஸ்லைஸ் ப்ளாட், காண்டூர் ப்ளாட் மற்றும் இணையான ஆயங்கள் போன்ற பலவிதமான சக்திவாய்ந்த காட்சிப்படுத்தல்களைக் கொண்டுள்ளது.
8. கெட்ரோ
கேட்ரோ என்பது தரவு அறிவியல் திட்டங்களுக்கு மேம்படுத்தப்பட்டு பராமரிக்கப்படும் குறியீட்டை எழுதுவதற்கான இலவச பைதான் கட்டமைப்பாகும்.
இது மென்பொருள் பொறியியலில் சிறந்த நடைமுறைகளிலிருந்து இயந்திர கற்றல் குறியீடு வரை யோசனைகளைக் கொண்டுவருகிறது. இந்த பணிப்பாய்வு ஆர்கெஸ்ட்ரேஷன் கருவியின் அடித்தளம் பைதான்.
உங்கள் ML செயல்முறைகளை எளிமையாகவும் துல்லியமாகவும் செய்ய, நீங்கள் மீண்டும் உருவாக்கக்கூடிய, பராமரிக்கக்கூடிய மற்றும் மட்டு வேலைப்பாய்வுகளை உருவாக்கலாம்.
மாடுலாரிட்டி, பொறுப்புகளை பிரித்தல் மற்றும் இயந்திர கற்றல் சூழலில் பதிப்பு செய்தல் போன்ற மென்பொருள் பொறியியல் கொள்கைகளை கெட்ரோ ஒருங்கிணைக்கிறது.
குக்கீகட்டர் தரவு அறிவியலின் அடிப்படையில், இது பொதுவான, மாற்றியமைக்கக்கூடிய திட்ட கட்டமைப்பை வழங்குகிறது.
பல கோப்பு முறைமைகள் மற்றும் கோப்பு வடிவங்களில் தரவைச் சேமிப்பதற்கும் ஏற்றுவதற்கும் பயன்படுத்தப்படும் பல எளிய தரவு இணைப்பிகள் தரவு அட்டவணையால் நிர்வகிக்கப்படுகின்றன. இது இயந்திரக் கற்றல் திட்டங்களை மிகவும் பயனுள்ளதாக்குகிறது மற்றும் தரவுக் குழாயை உருவாக்குவதை எளிதாக்குகிறது.
இது வழங்குகிறது:
- கெத்ரோ சிதறடிக்கப்பட்ட அல்லது தனித்த இயந்திரத்தை வரிசைப்படுத்த அனுமதிக்கிறது.
- பைப்லைன் சுருக்கத்தைப் பயன்படுத்தி பைதான் குறியீடு மற்றும் பணிப்பாய்வு காட்சிப்படுத்தல் ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான சார்புகளை நீங்கள் தானியங்குபடுத்தலாம்.
- மட்டு, மீண்டும் பயன்படுத்தக்கூடிய குறியீட்டைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், இந்த தொழில்நுட்பம் பல்வேறு நிலைகளில் குழு ஒத்துழைப்பை எளிதாக்குகிறது மற்றும் குறியீட்டு சூழலில் உற்பத்தித்திறனை மேம்படுத்துகிறது.
- பராமரிக்கக்கூடிய தரவு அறிவியல் நிரலாக்கத்தை எழுதுவதன் மூலம் ஜூபிட்டர் நோட்புக்குகள், ஒன்-ஆஃப் ஸ்கிரிப்டுகள் மற்றும் க்ளூ-கோட் ஆகியவற்றின் குறைபாடுகளை சமாளிப்பது முதன்மையான குறிக்கோள்.
9. பென்டோஎம்எல்
இயந்திர கற்றல் API இறுதிப்புள்ளிகளை உருவாக்குவது BentoML மூலம் எளிதாக்கப்படுகிறது.
கற்றுக்கொண்ட இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உற்பத்திக்கு நகர்த்துவதற்கு இது ஒரு பொதுவான மற்றும் சுருக்கப்பட்ட உள்கட்டமைப்பை வழங்குகிறது.
உற்பத்தி அமைப்பில் பயன்படுத்த கற்ற மாதிரிகளை தொகுக்க இது உங்களை அனுமதிக்கிறது, எந்த ML கட்டமைப்பையும் பயன்படுத்தி அவற்றை விளக்குகிறது. ஆஃப்லைன் பேட்ச் சேவை மற்றும் ஆன்லைன் API சேவை இரண்டும் ஆதரிக்கப்படுகின்றன.
உயர் செயல்திறன் கொண்ட மாதிரி சேவையகம் மற்றும் நெகிழ்வான பணிப்பாய்வு ஆகியவை BentoML இன் அம்சங்களாகும்.
கூடுதலாக, சர்வர் அடாப்டிவ் மைக்ரோ-பேச்சிங்கை வழங்குகிறது. மாதிரிகளை ஒழுங்கமைப்பதற்கும் வரிசைப்படுத்தல் நடைமுறைகளைக் கண்காணிப்பதற்கும் ஒரு ஒருங்கிணைந்த அணுகுமுறை UI டாஷ்போர்டால் வழங்கப்படுகிறது.
இயக்க முறைமை மாடுலர் மற்றும் உள்ளமைவு மீண்டும் பயன்படுத்தக்கூடியதாக இருப்பதால், சேவையக செயலிழப்பு இருக்காது. இது ML மாதிரிகளை வழங்குவதற்கும், ஒழுங்கமைப்பதற்கும் மற்றும் வரிசைப்படுத்துவதற்கும் ஒரு நெகிழ்வான தளமாகும்.
இது வழங்குகிறது:
- இது மாற்றியமைக்கக்கூடிய ஒரு மட்டு வடிவமைப்பைக் கொண்டுள்ளது.
- இது பல தளங்களில் வரிசைப்படுத்தலை செயல்படுத்துகிறது.
- இது தானாகவே கிடைமட்ட அளவைக் கையாள முடியாது.
- இது ஒற்றை மாதிரி வடிவம், மாதிரி மேலாண்மை, மாதிரி பேக்கேஜிங் மற்றும் உயர் செயல்திறன் மாதிரி சேவை ஆகியவற்றை செயல்படுத்துகிறது.
10. செல்டன்
தரவு விஞ்ஞானிகள் திறந்த மூல செல்டன் கோர் கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்தி குபெர்னெட்ஸில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் மற்றும் சோதனைகளை உருவாக்கலாம், வரிசைப்படுத்தலாம் மற்றும் நிர்வகிக்கலாம்.
TensorFlow, Sci-kit-learn, Spark, R, Java மற்றும் H2O ஆகியவை இதன் மூலம் ஆதரிக்கப்படும் சில கருவித்தொகுப்புகளாகும்.
இது Kubeflow மற்றும் RedHat இன் OpenShift உடன் இடைமுகங்களையும் கொண்டுள்ளது. Seldon கோர் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் (ML மாதிரிகள்) அல்லது மொழி ரேப்பர்களை (Python, Java போன்ற மொழிகள்) உற்பத்தி REST/GRPC மைக்ரோ சர்வீஸ்களாக மாற்றுகிறது.
இயந்திர கற்றல் செயல்முறைகளை மேம்படுத்துவதற்கான சிறந்த MLOps கருவிகளில் இதுவும் ஒன்று.
எம்எல் மாடல்களை கன்டெய்னரைஸ் செய்வதும், செல்டன் கோர் பயன்படுத்தி பயன்பாட்டினை மற்றும் பாதுகாப்பை சோதிப்பதும் எளிது.
இது வழங்குகிறது:
- கேனரி வரிசைப்படுத்தல் போன்ற பல மாற்றுகளுடன் மாதிரி வரிசைப்படுத்தலை எளிதாக்கலாம்.
- குறிப்பிட்ட கணிப்புகள் ஏன் செய்யப்பட்டன என்பதைப் புரிந்து கொள்ள, மாதிரி விளக்கங்களைப் பயன்படுத்தவும்.
- சிக்கல்கள் ஏற்படும் போது, எச்சரிக்கை அமைப்பைப் பயன்படுத்தி உற்பத்தி மாதிரிகள் மீது ஒரு கண் வைத்திருங்கள்.
தீர்மானம்
MLOps இயந்திர கற்றல் செயல்பாடுகளை சிறப்பாக செய்ய உதவும். MLOps வரிசைப்படுத்தலை விரைவுபடுத்தலாம், தரவு சேகரிப்பு மற்றும் பிழைத்திருத்தத்தை எளிதாக்கலாம் மற்றும் பொறியாளர்கள் மற்றும் தரவு விஞ்ஞானிகளுக்கு இடையேயான ஒத்துழைப்பை மேம்படுத்தலாம்.
உங்கள் தேவைகளுக்கு மிகவும் பொருத்தமான MLOps கருவியை நீங்கள் தேர்வு செய்ய, இந்த இடுகை 10 பிரபலமான MLOps தீர்வுகளை ஆய்வு செய்தது, அவற்றில் பெரும்பாலானவை திறந்த மூலமாகும்.
ஒரு பதில் விடவும்