అనేక ప్రపంచ రంగాలు మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML)లో మరింత గణనీయంగా పెట్టుబడి పెట్టడం ప్రారంభించాయి.
ML మోడల్లు మొదట్లో నిపుణుల బృందాలచే ప్రారంభించబడవచ్చు మరియు నిర్వహించబడతాయి, అయితే ప్రక్రియలు విస్తరించబడే విధంగా పొందిన జ్ఞానాన్ని తదుపరి మోడల్కు బదిలీ చేయడం అతిపెద్ద అడ్డంకులలో ఒకటి.
మోడల్ లైఫ్సైకిల్ మేనేజ్మెంట్లో చేరి ఉన్న ప్రక్రియలను మెరుగుపరచడానికి మరియు ప్రామాణీకరించడానికి, మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను రూపొందించే బృందాలు MLOps పద్ధతులు ఎక్కువగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి.
ఈ రోజు అందుబాటులో ఉన్న కొన్ని ఉత్తమ MLOps సాధనాలు మరియు ప్లాట్ఫారమ్ల గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి చదవడం కొనసాగించండి మరియు అవి సాధనం, డెవలపర్ మరియు విధానపరమైన దృక్కోణం నుండి మెషిన్ లెర్నింగ్ను ఎలా సులభతరం చేయగలవు.
MLOps అంటే ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల కోసం విధానాలు, నిబంధనలు మరియు ఉత్తమ అభ్యాసాలను రూపొందించే సాంకేతికతను "మెషిన్ లెర్నింగ్ ఆపరేషన్లు" లేదా "MLOps" అని పిలుస్తారు.
MLOps ML డెవలప్మెంట్ యొక్క మొత్తం జీవితచక్రానికి హామీ ఇవ్వడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది - కాన్సెప్ట్ నుండి డిప్లాయ్మెంట్ వరకు - వ్యూహం లేకుండా ఎక్కువ సమయం మరియు వనరులను పెట్టుబడి పెట్టడం కంటే ఉత్తమ ఫలితాల కోసం ఖచ్చితమైన డాక్యుమెంట్ చేయబడింది మరియు నిర్వహించబడుతుంది.
ML ఆపరేటర్లు మరియు డెవలపర్ల కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్ డెవలప్మెంట్ను మరింత స్కేలబుల్గా చేసే విధంగా ఉత్తమ అభ్యాసాలను క్రోడీకరించడం, అలాగే ML మోడల్ల నాణ్యత మరియు భద్రతను మెరుగుపరచడం MLOps యొక్క లక్ష్యం.
కొంతమంది MLOpsను "మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం DevOps"గా సూచిస్తారు, ఎందుకంటే ఇది సాంకేతిక అభివృద్ధి యొక్క మరింత ప్రత్యేక రంగానికి DevOps సూత్రాలను విజయవంతంగా వర్తింపజేస్తుంది.
MLOps గురించి ఆలోచించడానికి ఇది ఉపయోగకరమైన మార్గం ఎందుకంటే, DevOps వలె, ఇది టీమ్లు మరియు సాధనాల మధ్య జ్ఞానాన్ని పంచుకోవడం, సహకారం మరియు ఉత్తమ అభ్యాసాలను నొక్కి చెబుతుంది.
MLOps డెవలపర్లు, డేటా సైంటిస్టులు మరియు ఆపరేషన్స్ టీమ్లకు సహకరించడానికి ఒక ఫ్రేమ్వర్క్ను అందిస్తుంది మరియు ఫలితంగా, అత్యంత శక్తివంతమైన ML మోడల్లను ఉత్పత్తి చేస్తుంది.
MLOps సాధనాలను ఎందుకు ఉపయోగించాలి?
MLOps సాధనాలు ML బృందం కోసం అనేక రకాల విధులను నిర్వహించగలవు, అయినప్పటికీ, అవి తరచుగా రెండు గ్రూపులుగా విభజించబడతాయి: ప్లాట్ఫారమ్ పరిపాలన మరియు వ్యక్తిగత భాగాల నిర్వహణ.
కొన్ని MLOps ఉత్పత్తులు డేటా లేదా మెటాడేటా మేనేజ్మెంట్ వంటి ఒకే కోర్ ఫంక్షన్పై మాత్రమే దృష్టి పెడతాయి, ఇతర సాధనాలు మరింత సమగ్రమైన వ్యూహాన్ని అవలంబిస్తాయి మరియు ML జీవితచక్రంలోని అనేక అంశాలను నియంత్రించడానికి MLOps ప్లాట్ఫారమ్ను అందిస్తాయి.
మీరు స్పెషలిస్ట్ లేదా మరింత విస్తృత సాధనం కోసం చూస్తున్నా, ఈ ML డెవలప్మెంట్ ప్రాంతాలను నిర్వహించడంలో మీ బృందానికి సహాయపడే MLOps పరిష్కారాల కోసం చూడండి:
- డేటా నిర్వహణ
- డిజైన్ మరియు మోడలింగ్
- ప్రాజెక్ట్లు మరియు కార్యాలయాల నిర్వహణ
- ML మోడల్ విస్తరణ మరియు నిరంతర నిర్వహణ
- జీవితచక్ర నిర్వహణ ప్రారంభం నుండి చివరి వరకు, ఇది సాధారణంగా పూర్తి-సేవ MLOps ప్లాట్ఫారమ్ల ద్వారా అందించబడుతుంది.
MLOps సాధనాలు
1. MLFlow
మెషిన్ లెర్నింగ్ లైఫ్సైకిల్ ఓపెన్ సోర్స్ ప్లాట్ఫారమ్ MLflow ద్వారా నియంత్రించబడుతుంది మరియు సెంట్రల్ మోడల్ రిజిస్ట్రేషన్, డిప్లాయ్మెంట్ మరియు ప్రయోగాన్ని కలిగి ఉంటుంది.
MLflowను వ్యక్తిగతంగా మరియు సమిష్టిగా ఏ పరిమాణ బృందం అయినా ఉపయోగించవచ్చు. లైబ్రరీలకు సాధనంపై ఎటువంటి ప్రభావం ఉండదు.
ఏదైనా ప్రోగ్రామింగ్ లాంగ్వేజ్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీ దీనిని ఉపయోగించుకోవచ్చు.
మెషీన్ లెర్నింగ్ అప్లికేషన్లకు శిక్షణ ఇవ్వడం, అమలు చేయడం మరియు నిర్వహించడం సులభతరం చేయడానికి, MLFlow అనేక మెషీన్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్లతో పరస్పర చర్య చేస్తుంది. TensorFlow మరియు పైటోర్చ్.
అదనంగా, MLflow ఇప్పటికే ఉన్న ఏవైనా మెషీన్ లెర్నింగ్ ప్రోగ్రామ్లు లేదా లైబ్రరీలలో చేర్చబడే సులభమైన APIలను అందిస్తుంది.
MLflow ట్రాకింగ్ మరియు ప్లానింగ్ ప్రయోగాలను సులభతరం చేసే నాలుగు ముఖ్య లక్షణాలను కలిగి ఉంది:
- MLflow ట్రాకింగ్ – మెషిన్ లెర్నింగ్ కోడ్ పారామీటర్లు, వెర్షన్లు, మెట్రిక్లు మరియు కళాఖండాలను లాగింగ్ చేయడానికి అలాగే ఫలితాలను ప్రదర్శించడానికి మరియు కాంట్రాస్ట్ చేయడానికి ఒక API మరియు UI
- MLflow ప్రాజెక్ట్లు – ఉత్పత్తికి బదిలీ చేయడానికి లేదా ఇతర డేటా శాస్త్రవేత్తలతో భాగస్వామ్యం చేయడానికి పునర్వినియోగపరచదగిన, పునరుత్పాదక ఆకృతిలో ప్యాకేజింగ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ కోడ్
- MLflow మోడల్స్ - వివిధ ML లైబ్రరీల నుండి మోడల్ సర్వింగ్ మరియు ఇన్ఫరెన్స్ సిస్టమ్ల శ్రేణికి మోడల్లను నిర్వహించడం మరియు అమలు చేయడం
- MLflow మోడల్ రిజిస్ట్రీ – మోడల్ వెర్షన్, స్టేజ్ ట్రాన్సిషన్లు మరియు ఉల్లేఖనాలతో సహా MLflow మోడల్ యొక్క మొత్తం జీవితకాలం యొక్క సహకార నిర్వహణను ప్రారంభించే సెంట్రల్ మోడల్ స్టోర్.
2. కుబేఫ్లో
Kubernetes కోసం ML టూల్బాక్స్ని Kubeflow అంటారు. డాకర్ కంటైనర్లను ప్యాకేజింగ్ చేయడం మరియు నిర్వహించడం, నిర్వహణలో సహాయపడుతుంది యంత్ర అభ్యాస వ్యవస్థలు.
రన్ ఆర్కెస్ట్రేషన్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ వర్క్ఫ్లోల విస్తరణలను సులభతరం చేయడం ద్వారా, ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ యొక్క స్కేలబిలిటీని ప్రోత్సహిస్తుంది.
ఇది ఒక ఓపెన్ సోర్స్ ప్రాజెక్ట్, ఇది విభిన్న ML అవసరాలకు అనుగుణంగా పరిపూరకరమైన సాధనాలు మరియు ఫ్రేమ్వర్క్ల యొక్క జాగ్రత్తగా ఎంపిక చేయబడిన సమూహాన్ని కలిగి ఉంటుంది.
దీర్ఘ ML శిక్షణ పనులు, మాన్యువల్ ప్రయోగం, పునరావృతం మరియు DevOps సవాళ్లను Kubeflow పైప్లైన్లతో నిర్వహించవచ్చు.
శిక్షణ, పైప్లైన్ అభివృద్ధి మరియు నిర్వహణతో సహా మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క అనేక దశల కోసం జూపిటర్ నోట్బుక్లు, Kubeflow ప్రత్యేక సేవలు మరియు ఏకీకరణను అందిస్తుంది.
ఇది మీ AI వర్క్లోడ్ల జీవితకాలాన్ని నిర్వహించడం మరియు ట్రాక్ చేయడం అలాగే మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) మోడల్లు మరియు డేటా పైప్లైన్లను కుబెర్నెటెస్ క్లస్టర్లకు అమలు చేయడం సులభం చేస్తుంది.
ఇది అందిస్తుంది:
- సిస్టమ్తో పరస్పర చర్య చేయడానికి SDKని ఉపయోగించడం కోసం నోట్బుక్లు
- పరుగులు, ఉద్యోగాలు మరియు ప్రయోగాలను నియంత్రించడానికి మరియు పర్యవేక్షించడానికి వినియోగదారు ఇంటర్ఫేస్ (UI).
- ప్రతిసారీ పునర్నిర్మించాల్సిన అవసరం లేకుండా ఎండ్-టు-ఎండ్ సొల్యూషన్లను వేగంగా రూపొందించడానికి మరియు భాగాలు మరియు పైప్లైన్లను మళ్లీ ఉపయోగించడం.
- Kubeflow యొక్క కీలక భాగం లేదా స్వతంత్ర ఇన్స్టాలేషన్గా, Kubeflow పైప్లైన్లు అందించబడతాయి.
3. డేటా వెర్షన్ నియంత్రణ
మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రాజెక్ట్ల కోసం ఓపెన్ సోర్స్ వెర్షన్ కంట్రోల్ సొల్యూషన్ను DVC లేదా డేటా వెర్షన్ కంట్రోల్ అంటారు.
మీరు ఏ భాషను ఎంచుకున్నా, ఇది పైప్లైన్ నిర్వచనంలో సహాయపడే ప్రయోగాత్మక సాధనం.
మీరు మీ ML మోడల్ యొక్క మునుపటి సంస్కరణతో సమస్యను కనుగొన్నప్పుడు సమయాన్ని ఆదా చేయడంలో మీకు సహాయపడటానికి DVC కోడ్, డేటా సంస్కరణ మరియు పునరుత్పత్తిని ఉపయోగిస్తుంది.
అదనంగా, మీరు మీ మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు మీ బృంద సభ్యులకు పంపిణీ చేయడానికి DVC పైప్లైన్లను ఉపయోగించవచ్చు. పెద్ద డేటా సంస్థ మరియు సంస్కరణను DVC ద్వారా నిర్వహించవచ్చు మరియు డేటాను సులభంగా యాక్సెస్ చేయగల పద్ధతిలో నిల్వ చేయవచ్చు.
ఇది కొన్ని (పరిమిత) ప్రయోగ ట్రాకింగ్ లక్షణాలను కలిగి ఉన్నప్పటికీ, ఇది ఎక్కువగా డేటా మరియు పైప్లైన్ సంస్కరణ మరియు నిర్వహణపై దృష్టి పెడుతుంది.
ఇది అందిస్తుంది:
- ఇది నిల్వ అజ్ఞేయవాదం, కాబట్టి వివిధ రకాల నిల్వ రకాలను ఉపయోగించడం సాధ్యమవుతుంది.
- ఇది ట్రాకింగ్ గణాంకాలను కూడా అందిస్తుంది.
- ML దశలను DAGలో చేర్చడం మరియు మొత్తం పైప్లైన్ను మొదటి నుండి చివరి వరకు అమలు చేయడం అనేది ముందుగా నిర్మించిన మార్గం.
- ప్రతి ML మోడల్ యొక్క మొత్తం అభివృద్ధిని దాని మొత్తం కోడ్ మరియు డేటా ప్రోవెన్స్ ఉపయోగించి అనుసరించవచ్చు.
- ప్రయోగం కోసం ప్రారంభ కాన్ఫిగరేషన్, ఇన్పుట్ డేటా మరియు ప్రోగ్రామ్ కోడ్ని విశ్వసనీయంగా భద్రపరచడం ద్వారా పునరుత్పత్తి.
4. పాచిడెర్మ్
Pachyderm అనేది DVC మాదిరిగానే మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డేటా సైన్స్ కోసం వెర్షన్-కంట్రోల్ ప్రోగ్రామ్.
అదనంగా, ఇది ఉపయోగించి సృష్టించబడినందున డాకర్ మరియు కుబెర్నెట్స్, ఇది ఏదైనా క్లౌడ్ ప్లాట్ఫారమ్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ అప్లికేషన్లను అమలు చేయగలదు మరియు అమలు చేయగలదు.
మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లో వినియోగించబడే ప్రతి డేటా భాగాన్ని తిరిగి ట్రాక్ చేయవచ్చని మరియు వెర్షన్ను మార్చవచ్చని Pachyderm హామీ ఇస్తుంది.
ఇది మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను రూపొందించడానికి, పంపిణీ చేయడానికి, నిర్వహించడానికి మరియు వాటిపై నిఘా ఉంచడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. మోడల్ రిజిస్ట్రీ, మోడల్ మేనేజ్మెంట్ సిస్టమ్ మరియు CLI టూల్బాక్స్ అన్నీ చేర్చబడ్డాయి.
డెవలపర్లు పాచిడెర్మ్ డేటా ఫౌండేషన్ని ఉపయోగించి వారి మెషీన్ లెర్నింగ్ లైఫ్సైకిల్ను ఆటోమేట్ చేయవచ్చు మరియు విస్తరించవచ్చు, ఇది రిపీటబిలిటీని కూడా నిర్ధారిస్తుంది.
ఇది కఠినమైన డేటా గవర్నెన్స్ ప్రమాణాలకు మద్దతు ఇస్తుంది, డేటా ప్రాసెసింగ్ మరియు నిల్వ ఖర్చులను తగ్గిస్తుంది మరియు వ్యాపారాలు తమ డేటా సైన్స్ కార్యక్రమాలను మరింత త్వరగా మార్కెట్లోకి తీసుకురావడంలో సహాయపడుతుంది.
5. పాలియాక్సన్
పాలియాక్సన్ ప్లాట్ఫారమ్ని ఉపయోగించి, మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రాజెక్ట్లు మరియు డీప్ లెర్నింగ్ అప్లికేషన్లు వాటి మొత్తం జీవిత చక్రంలో ప్రతిరూపం మరియు నిర్వహించబడతాయి.
పాలీక్సన్ సాధనాన్ని హోస్ట్ చేయగలదు మరియు నిర్వహించగలదు మరియు దానిని ఏదైనా డేటా సెంటర్ లేదా క్లౌడ్ ప్రొవైడర్లో ఉంచవచ్చు. అత్యంత ప్రజాదరణ పొందిన డీప్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్లన్నింటికీ మద్దతు ఇచ్చే టార్చ్, టెన్సార్ఫ్లో మరియు MXNet వంటివి.
ఆర్కెస్ట్రేషన్ విషయానికి వస్తే, Polyaxon వారి CLI, డ్యాష్బోర్డ్, SDKలు లేదా REST API ద్వారా టాస్క్లు మరియు పరీక్షలను షెడ్యూల్ చేయడం ద్వారా మీ క్లస్టర్ను ఎక్కువగా ఉపయోగించుకోవడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
ఇది అందిస్తుంది:
- మీరు ప్రస్తుతం ఓపెన్ సోర్స్ వెర్షన్ని ఉపయోగించవచ్చు, కానీ ఇందులో కార్పొరేట్ ఎంపికలు కూడా ఉన్నాయి.
- ఇది రన్ ఆర్కెస్ట్రేషన్తో సహా పూర్తి జీవితచక్రాన్ని కవర్ చేసినప్పటికీ, ఇది చాలా ఎక్కువ సామర్థ్యం కలిగి ఉంటుంది.
- సాంకేతిక సూచన పత్రాలు, ప్రారంభించడానికి మార్గదర్శకాలు, అభ్యాస సామగ్రి, మాన్యువల్లు, ట్యుటోరియల్లు, చేంజ్లాగ్లు మరియు మరిన్నింటితో, ఇది బాగా డాక్యుమెంట్ చేయబడిన ప్లాట్ఫారమ్.
- ప్రయోగం అంతర్దృష్టుల డాష్బోర్డ్తో, ప్రతి ఆప్టిమైజేషన్ ప్రయోగాన్ని గమనించడం, ట్రాక్ చేయడం మరియు మూల్యాంకనం చేయడం సాధ్యమవుతుంది.
6. కామెట్
కామెట్ అనేది మెటా మెషీన్ లెర్నింగ్ కోసం ఒక వేదిక, ఇది ప్రయోగాలు మరియు నమూనాలను ట్రాక్ చేస్తుంది, కాంట్రాస్ట్ చేస్తుంది, వివరిస్తుంది మరియు మెరుగుపరుస్తుంది.
మీ అన్ని ప్రయోగాలు ఒకే ప్రదేశంలో చూడవచ్చు మరియు సరిపోల్చవచ్చు.
ఇది ఏదైనా మెషీన్ లెర్నింగ్ టాస్క్ కోసం, మీ కోడ్ ఎక్కడ నిర్వహించబడిందో మరియు ఏదైనా మెషీన్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీతో పనిచేస్తుంది.
కామెట్ సమూహాలు, వ్యక్తులు, విద్యాసంస్థలు, వ్యాపారాలు మరియు ప్రయోగాలను త్వరగా దృశ్యమానం చేయడానికి, పనిని క్రమబద్ధీకరించడానికి మరియు ప్రయోగాలను నిర్వహించాలనుకునే ఎవరికైనా తగినది.
డేటా శాస్త్రవేత్తలు మరియు బృందాలు స్వీయ-హోస్ట్ మరియు క్లౌడ్-ఆధారిత మెటా-మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్లాట్ఫారమ్ కామెట్ని ఉపయోగించి ప్రయోగాలు మరియు నమూనాలను ట్రాక్ చేయవచ్చు, స్పష్టం చేయవచ్చు, మెరుగుపరచవచ్చు మరియు సరిపోల్చవచ్చు.
ఇది అందిస్తుంది:
- టాస్క్లను పంచుకోవడానికి బృంద సభ్యులకు అనేక సామర్థ్యాలు ఉన్నాయి.
- ఇది ఇతర సాంకేతికతలకు లింక్ చేయడాన్ని సులభతరం చేసే అనేక అనుసంధానాలను కలిగి ఉంది
- ప్రస్తుత ML లైబ్రరీలతో బాగా పనిచేస్తుంది
- వినియోగదారు నిర్వహణను చూసుకుంటుంది
- కోడ్, హైపర్పారామీటర్లు, కొలమానాలు, అంచనాలు, డిపెండెన్సీలు మరియు సిస్టమ్ మెట్రిక్ల పోలికతో సహా ప్రయోగాల పోలిక ప్రారంభించబడింది.
- విజన్, ఆడియో, టెక్స్ట్ మరియు ట్యాబులర్ డేటా కోసం ప్రత్యేక మాడ్యూల్లను అందిస్తుంది, ఇవి నమూనాలను దృశ్యమానం చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తాయి.
7. ఆప్టునా
ఆప్టునా అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ మరియు ఇతర ఫీల్డ్లకు వర్తించే స్వయంప్రతిపత్త హైపర్పారామీటర్ ఆప్టిమైజేషన్ కోసం ఒక సిస్టమ్.
ఇది వివిధ రకాల అత్యాధునిక అల్గారిథమ్లను కలిగి ఉంది, దాని నుండి మీరు ఎంచుకోవచ్చు (లేదా లింక్), అనేక కంప్యూటర్లలో శిక్షణను పంపిణీ చేయడం చాలా సులభం మరియు ఆకర్షణీయమైన ఫలితాల విజువలైజేషన్ను అందిస్తుంది.
PyTorch, TensorFlow, Keras, FastAI, sci-kit-learn, LightGBM మరియు XGBoost వంటి ప్రసిద్ధ మెషీన్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీలు అన్నీ దానితో అనుసంధానించబడ్డాయి.
ఇది అత్యాధునిక అల్గారిథమ్లను అందిస్తుంది, ఇది కస్టమర్లు ఆశాజనకంగా కనిపించని నమూనాలను వేగంగా తగ్గించడం ద్వారా ఫలితాలను మరింత వేగంగా పొందేలా చేస్తుంది.
పైథాన్-ఆధారిత అల్గారిథమ్లను ఉపయోగించి, ఇది ఆదర్శ హైపర్పారామీటర్ల కోసం స్వయంచాలకంగా శోధిస్తుంది. Optuna అసలైన కోడ్ను మార్చకుండా అనేక థ్రెడ్లలో సమాంతర హైపర్పారామీటర్ శోధనలను ప్రోత్సహిస్తుంది.
ఇది అందిస్తుంది:
- ఇది క్లస్టర్తో పాటు ఒకే కంప్యూటర్ (మల్టీ-ప్రాసెస్) (మల్టీ-నోడ్)పై పంపిణీ చేయబడిన శిక్షణకు మద్దతు ఇస్తుంది.
- ఇది కన్వర్జెన్స్ని వేగవంతం చేయడానికి అనేక ట్రిమ్మింగ్ పద్ధతులకు మద్దతు ఇస్తుంది (మరియు తక్కువ గణనను ఉపయోగించండి)
- ఇది స్లైస్ ప్లాట్, కాంటౌర్ ప్లాట్ మరియు సమాంతర కోఆర్డినేట్ల వంటి వివిధ రకాల శక్తివంతమైన విజువలైజేషన్లను కలిగి ఉంది.
8. కేద్రో
కేడ్రో అనేది డేటా సైన్స్ ప్రాజెక్ట్ల కోసం అప్డేట్ చేయగల మరియు నిర్వహించబడే కోడ్ రాయడం కోసం ఉచిత పైథాన్ ఫ్రేమ్వర్క్.
ఇది సాఫ్ట్వేర్ ఇంజినీరింగ్లోని ఉత్తమ అభ్యాసాల నుండి మెషిన్ లెర్నింగ్ కోడ్ వరకు ఆలోచనలను తెస్తుంది. ఈ వర్క్ఫ్లో ఆర్కెస్ట్రేషన్ సాధనానికి పైథాన్ పునాది.
మీ ML ప్రక్రియలను సరళంగా మరియు మరింత ఖచ్చితమైనదిగా చేయడానికి, మీరు పునరుత్పాదక, నిర్వహించదగిన మరియు మాడ్యులర్ వర్క్ఫ్లోలను అభివృద్ధి చేయవచ్చు.
Kedro మాడ్యులారిటీ, బాధ్యతల విభజన మరియు యంత్ర అభ్యాస వాతావరణంలో సంస్కరణ వంటి సాఫ్ట్వేర్ ఇంజనీరింగ్ సూత్రాలను పొందుపరిచింది.
Cookiecutter డేటా సైన్స్ ఆధారంగా, ఇది ఒక సాధారణ, అనుకూలమైన ప్రాజెక్ట్ ఫ్రేమ్వర్క్ను అందిస్తుంది.
అనేక ఫైల్ సిస్టమ్లు మరియు ఫైల్ ఫార్మాట్లలో డేటాను నిల్వ చేయడానికి మరియు లోడ్ చేయడానికి ఉపయోగించే అనేక సాధారణ డేటా కనెక్టర్లు డేటా కేటలాగ్ ద్వారా నిర్వహించబడతాయి. ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రాజెక్ట్లను మరింత ప్రభావవంతంగా చేస్తుంది మరియు డేటా పైప్లైన్ను రూపొందించడాన్ని సులభతరం చేస్తుంది.
ఇది అందిస్తుంది:
- కేడ్రో చెదరగొట్టబడిన లేదా ఒంటరిగా ఉండే యంత్ర విస్తరణను అనుమతిస్తుంది.
- పైప్లైన్ సంగ్రహణను ఉపయోగించి మీరు పైథాన్ కోడ్ మరియు వర్క్ఫ్లో విజువలైజేషన్ మధ్య డిపెండెన్సీలను ఆటోమేట్ చేయవచ్చు.
- మాడ్యులర్, పునర్వినియోగ కోడ్ ఉపయోగించడం ద్వారా, ఈ సాంకేతికత వివిధ స్థాయిలలో జట్టు సహకారాన్ని సులభతరం చేస్తుంది మరియు కోడింగ్ వాతావరణంలో ఉత్పాదకతను మెరుగుపరుస్తుంది.
- మెయింటెనబుల్ డేటా సైన్స్ ప్రోగ్రామింగ్ను రాయడం ద్వారా జూపిటర్ నోట్బుక్లు, వన్-ఆఫ్ స్క్రిప్ట్లు మరియు గ్లూ-కోడ్ యొక్క లోపాలను అధిగమించడం ప్రాథమిక లక్ష్యం.
9. BentoML
BentoMLతో మెషిన్ లెర్నింగ్ API ముగింపు పాయింట్లను రూపొందించడం సులభతరం చేయబడింది.
ఇది నేర్చుకున్న మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను ఉత్పత్తికి తరలించడానికి విలక్షణమైన ఇంకా కుదించబడిన మౌలిక సదుపాయాలను అందిస్తుంది.
ఇది ఏదైనా ML ఫ్రేమ్వర్క్ని ఉపయోగించి వాటిని వివరించడానికి, ఉత్పత్తి సెట్టింగ్లో ఉపయోగించడానికి నేర్చుకున్న మోడల్లను ప్యాకేజీ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. ఆఫ్లైన్ బ్యాచ్ సర్వింగ్ మరియు ఆన్లైన్ API సర్వింగ్ రెండింటికీ మద్దతు ఉంది.
అధిక-పనితీరు గల మోడల్ సర్వర్ మరియు సౌకర్యవంతమైన వర్క్ఫ్లో BentoML యొక్క లక్షణాలు.
అదనంగా, సర్వర్ అనుకూల మైక్రో-బ్యాచింగ్ను అందిస్తుంది. మోడల్లను నిర్వహించడానికి మరియు విస్తరణ విధానాలను ట్రాక్ చేయడానికి ఒక ఏకీకృత విధానం UI డాష్బోర్డ్ ద్వారా అందించబడింది.
ఆపరేటింగ్ మెకానిజం మాడ్యులర్ మరియు కాన్ఫిగరేషన్ పునర్వినియోగం అయినందున సర్వర్ డౌన్టైమ్ ఉండదు. ఇది ML మోడల్లను అందించడానికి, నిర్వహించడానికి మరియు అమలు చేయడానికి అనువైన వేదిక.
ఇది అందిస్తుంది:
- ఇది అనుకూలమైన మాడ్యులర్ డిజైన్ను కలిగి ఉంది.
- ఇది అనేక ప్లాట్ఫారమ్లలో విస్తరణను అనుమతిస్తుంది.
- ఇది క్షితిజ సమాంతర స్కేలింగ్ను స్వయంచాలకంగా నిర్వహించదు.
- ఇది ఒకే మోడల్ ఫార్మాట్, మోడల్ మేనేజ్మెంట్, మోడల్ ప్యాకేజింగ్ మరియు హై-పెర్ఫార్మెన్స్ మోడల్ సర్వింగ్ను ప్రారంభిస్తుంది.
<span style="font-family: arial; ">10</span> సెల్దోన్
డేటా శాస్త్రవేత్తలు ఓపెన్ సోర్స్ సెల్డన్ కోర్ ఫ్రేమ్వర్క్ని ఉపయోగించి కుబెర్నెట్స్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లు మరియు ప్రయోగాలను సృష్టించవచ్చు, అమలు చేయవచ్చు మరియు నిర్వహించవచ్చు.
టెన్సర్ఫ్లో, సైన్స్-కిట్-లెర్న్, స్పార్క్, ఆర్, జావా మరియు హెచ్2ఓలు దీనికి మద్దతు ఇచ్చే కొన్ని టూల్కిట్లు మాత్రమే.
ఇది Kubeflow మరియు RedHat యొక్క OpenShiftతో కూడా ఇంటర్ఫేస్ చేస్తుంది. సెల్డన్ కోర్ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ (ML మోడల్స్) లేదా లాంగ్వేజ్ రేపర్లను (పైథాన్, జావా మొదలైన భాషలు) ఉత్పత్తి REST/GRPC మైక్రోసర్వీస్లుగా మారుస్తుంది.
మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రాసెస్లను మెరుగుపరచడానికి ఉత్తమమైన MLOps సాధనాల్లో ఇది ఒకటి.
సెల్డన్ కోర్ని ఉపయోగించి ML మోడల్లను కంటెయినరైజ్ చేయడం మరియు వినియోగం మరియు భద్రత కోసం పరీక్షించడం చాలా సులభం.
ఇది అందిస్తుంది:
- కానరీ విస్తరణ వంటి అనేక ప్రత్యామ్నాయాలతో మోడల్ విస్తరణను సులభతరం చేయవచ్చు.
- నిర్దిష్ట అంచనాలు ఎందుకు చేశారో అర్థం చేసుకోవడానికి, మోడల్ ఎక్స్ప్రైనర్లను ఉపయోగించండి.
- సమస్యలు తలెత్తినప్పుడు, హెచ్చరిక వ్యవస్థను ఉపయోగించి ఉత్పత్తి నమూనాలపై నిఘా ఉంచండి.
ముగింపు
మెషిన్ లెర్నింగ్ కార్యకలాపాలను మెరుగ్గా చేయడానికి MLO లు సహాయపడతాయి. MLO లు విస్తరణను వేగవంతం చేయగలవు, డేటా సేకరణ మరియు డీబగ్గింగ్ను సులభతరం చేయగలవు మరియు ఇంజనీర్లు మరియు డేటా శాస్త్రవేత్తల మధ్య సహకారాన్ని మెరుగుపరుస్తాయి.
మీరు మీ అవసరాలకు బాగా సరిపోయే MLOps సాధనాన్ని ఎంచుకోవడానికి, ఈ పోస్ట్ 10 ప్రసిద్ధ MLOps పరిష్కారాలను పరిశీలించింది, వీటిలో చాలా వరకు ఓపెన్ సోర్స్గా ఉన్నాయి.
సమాధానం ఇవ్వూ