Якчанд бахшҳои ҷаҳонӣ ба омӯзиши мошинсозӣ (ML) бештар сармоягузорӣ мекунанд.
Моделҳои ML-ро дар аввал гурӯҳҳои мутахассисон оғоз ва идора карда метавонанд, аммо яке аз бузургтарин монеаҳо интиқоли донишҳои бадастомада ба модели оянда мебошад, то равандҳо васеъ карда шаванд.
Барои такмил ва стандартизатсияи равандҳои марбут ба идоракунии давраи зиндагии модел, усулҳои MLOps аз ҷониби гурӯҳҳое, ки моделҳои омӯзиши мошинро эҷод мекунанд, бештар истифода мешаванд.
Хонданро идома диҳед, то дар бораи баъзе аз беҳтарин асбобҳо ва платформаҳои MLOps имрӯз дастрас шавед ва чӣ гуна онҳо метавонанд омӯзиши мошинро аз асбоб, таҳиякунанда ва аз нуқтаи назари мурофиавӣ осонтар кунанд.
MLOps чист?
Усули эҷоди сиёсатҳо, меъёрҳо ва таҷрибаҳои беҳтарин барои моделҳои омӯзиши мошин ҳамчун "амалиёти омӯзиши мошин" ё "MLOps" маълум аст.
MLOps ҳадафи он аст, ки кафолати тамоми давраи рушди ML - аз консепсия то ҷобаҷогузорӣ - ба таври дақиқ ҳуҷҷатгузорӣ ва барои натиҷаҳои беҳтарин идора карда мешавад, ба ҷои он ки бе стратегия сарф кардани вақт ва захираҳои зиёде ба он.
Ҳадафи MLOps ин рамзгузорӣ кардани таҷрибаҳои беҳтарин аст, ки рушди омӯзиши мошинро барои операторҳо ва таҳиягарони ML миқёспазиртар кунад ва инчунин баланд бардоштани сифат ва амнияти моделҳои ML.
Баъзеҳо MLOps-ро "DevOps барои омӯзиши мошинсозӣ" меноманд, зеро он принсипҳои DevOps-ро дар соҳаи махсуси рушди технологӣ бомуваффақият татбиқ мекунад.
Ин як роҳи муфид барои фикр кардан дар бораи MLOps аст, зеро ба монанди DevOps, он мубодилаи дониш, ҳамкорӣ ва таҷрибаҳои беҳтаринро дар байни гурӯҳҳо ва асбобҳо таъкид мекунад.
MLOps ба таҳиягарон, олимони маълумот ва дастаҳои амалиётӣ чаҳорчӯбаи ҳамкорӣ ва дар натиҷа истеҳсоли пуриқтидортарин моделҳои ML-ро фароҳам меорад.
Чаро асбобҳои MLOps -ро истифода баред?
Воситаҳои MLOps метавонанд доираи васеи вазифаҳоро барои як гурӯҳи ML иҷро кунанд, аммо онҳо аксар вақт ба ду гурӯҳ тақсим мешаванд: маъмурияти платформа ва идоракунии ҷузъҳои инфиродӣ.
Дар ҳоле, ки баъзе маҳсулоти MLOps танҳо ба як вазифаи асосӣ, ба монанди идоракунии додаҳо ё метамаълумотҳо тамаркуз мекунанд, асбобҳои дигар стратегияи фарогиртарро қабул мекунанд ва платформаи MLOps-ро барои назорат кардани якчанд ҷанбаҳои давраи зиндагии ML таъмин мекунанд.
Қарорҳои MLOps-ро ҷустуҷӯ кунед, ки ба дастаи шумо дар идоракунии ин соҳаҳои рушди ML кӯмак мекунанд, новобаста аз он ки шумо мутахассис ё асбоби васеътар меҷӯед:
- Муносибати маълумот
- Тарҳрезӣ ва моделсозӣ
- Идоракунии лоиҳаҳо ва ҷои кор
- Ҷойгиркунии модели ML ва нигоҳдории доимӣ
- Идоракунии давраи ҳаёт аз аввал то ба охир, ки маъмулан аз ҷониби платформаҳои хидматрасонии пурраи MLOps пешниҳод карда мешавад.
Асбобҳои MLOps
1. MLFlow
Давраи зиндагии омӯзиши мошинҳо аз ҷониби платформаи кушодаи MLflow идора карда мешавад ва бақайдгирии модели марказӣ, ҷойгиркунӣ ва таҷрибаро дар бар мегирад.
MLflow метавонад аз ҷониби ҳар як гурӯҳи андоза, ҳам инфиродӣ ва ҳам ба таври дастаҷамъӣ истифода шавад. Китобхонаҳо ба асбоб ҳеҷ гуна таъсир надоранд.
Ҳар як забони барномасозӣ ва китобхонаи омӯзиши мошин метавонад аз он истифода барад.
Барои осонтар кардани таълим, ҷобаҷогузорӣ ва идоракунии барномаҳои омӯзиши мошин, MLFlow бо як қатор чаҳорчӯбаҳои омӯзиши мошинсозӣ, аз ҷумла ҳамкорӣ мекунад. ТенорФлов ва Питорч.
Илова бар ин, MLflow API-ҳои ба осонӣ истифодашавандаро пешниҳод мекунад, ки метавонанд ба ҳама гуна барномаҳои омӯзиши мошинсозӣ ё китобхонаҳои мавҷуда дохил карда шаванд.
MLflow дорои чор хусусияти калидӣ мебошад, ки таҷрибаҳои пайгирӣ ва банақшагириро осон мекунанд:
- Tracking MLflow - API ва UI барои сабти параметрҳои коди омӯзиши мошинсозӣ, версияҳо, ченакҳо ва артефактҳо, инчунин барои намоиш ва муқоисаи минбаъдаи натиҷаҳо
- Лоиҳаҳои MLflow - бастабандии коди омӯзиши мошин дар формати такрорӣ ва такроршаванда барои интиқол ба истеҳсол ё мубодила бо дигар олимони маълумот
- Моделҳои MLflow - нигоҳдорӣ ва ҷойгиркунии моделҳо ба як қатор системаҳои хидматрасонии моделҳо ва хулосабарорӣ аз китобхонаҳои гуногуни ML
- Феҳристи модели MLflow – як мағозаи модели марказӣ, ки имкон медиҳад идоракунии муштараки тамоми умри модели MLflow, аз ҷумла версияи модел, гузаришҳои марҳила ва шарҳҳо.
2. Кубефлов
Қуттии асбобҳои ML барои Kubernetes Kubeflow номида мешавад. Бастабандӣ ва идоракунии контейнерҳои Docker, кӯмак дар нигоҳдории системаҳои омӯзиши мошинсозӣ.
Бо содда кардани оркестри иҷро ва ҷобаҷогузории ҷараёнҳои омӯзиши мошинсозӣ, он ба миқёспазирии моделҳои омӯзиши мошин мусоидат мекунад.
Ин як лоиҳаи кушодаасос аст, ки гурӯҳи бодиққат интихобшудаи абзорҳо ва чаҳорчӯбаҳои иловагиро дар бар мегирад, ки ба ниёзҳои гуногуни ML мутобиқ карда шудаанд.
Вазифаҳои омӯзишии дарозмуддати ML, таҷрибаҳои дастӣ, такроршавандагӣ ва мушкилоти DevOps метавонанд бо Kubeflow Pipelines ҳал карда шаванд.
Барои якчанд марҳилаҳои омӯзиши мошинсозӣ, аз ҷумла омӯзиш, таҳияи қубур ва нигоҳдории Дафтарҳои Jupyter, Kubeflow хидматҳои махсус ва ҳамгиро пешниҳод мекунад.
Он идора ва пайгирии умри сарбории кории AI-и шуморо, инчунин ҷойгиркунии моделҳои омӯзиши мошинсозӣ (ML) ва лӯлаҳои маълумотро ба кластерҳои Kubernetes осон мекунад.
Он пешниҳод мекунад:
- Ноутбукҳо барои истифодаи SDK барои ҳамкорӣ бо система
- интерфейси корбар (UI) барои назорат ва мониторинги иҷроҳо, корҳо ва таҷрибаҳо
- Барои зуд тарҳрезии қарорҳои ниҳоӣ бидуни ҳар дафъа аз нав сохтан ва аз нав истифода бурдани ҷузъҳо ва қубурҳо.
- Ҳамчун ҷузъи асосии Kubeflow ё ҳамчун як насби мустақил, Kubeflow Pipelines пешниҳод карда мешавад.
3. Назорати версияи маълумот
Як ҳалли идоракунии версияи кушодаасос барои лоиҳаҳои омӯзиши мошинсозӣ DVC ё Control Version Data номида мешавад.
Новобаста аз он ки шумо кадом забонро интихоб мекунед, он як воситаи таҷрибавӣ мебошад, ки дар муайян кардани лӯла кӯмак мекунад.
DVC код, версияи додаҳо ва такрорпазириро истифода мебарад, то ба шумо ҳангоми дарёфти мушкилот бо версияи қаблии модели ML-и худ вақтро сарфа кунед.
Илова бар ин, шумо метавонед қубурҳои DVC-ро барои омӯзонидани модели худ истифода баред ва онро ба аъзоёни дастаи худ паҳн кунед. Ташкил ва версияи додаҳои калонро DVC идора кардан мумкин аст ва маълумот метавонад ба осонӣ дастрас нигоҳ дошта шавад.
Гарчанде ки он дорои баъзе (маҳдуд) хусусиятҳои пайгирии таҷрибаҳо мебошад, он асосан ба маълумот ва версияи лӯла ва идоракунӣ тамаркуз мекунад.
Он пешниҳод мекунад:
- Он агностикии нигаҳдорӣ аст, бинобар ин, намудҳои гуногуни нигаҳдорӣ истифода бурдан мумкин аст.
- Он инчунин омори пайгириро таъмин мекунад.
- воситаи қаблан сохташудаи ҳамроҳ кардани марҳилаҳои ML ба DAG ва аз аввал то ба охир иҷро кардани тамоми қубур
- Тамоми рушди ҳар як модели ML-ро метавон бо истифода аз тамоми код ва сарчашмаи маълумот пайгирӣ кард.
- Таҷдидпазирӣ тавассути содиқона нигоҳ доштани конфигуратсияи аввалия, маълумоти воридотӣ ва рамзи барнома барои озмоиш.
4. Пахидерма
Pachyderm як барномаи идоракунии версия барои омӯзиши мошинсозӣ ва илми маълумот мебошад, ки ба DVC монанд аст.
Илова бар ин, зеро он бо истифода аз он сохта шудааст Докер ва Кубернетес, он метавонад барномаҳои омӯзиши Machine Learning -ро дар ҳама гуна платформаи абрӣ иҷро ва ҷойгир кунад.
Pachyderm кафолат медиҳад, ки ҳар як порчаи маълумоте, ки дар модели омӯзиши мошин истифода мешавад, пайгирӣ ва нусхабардорӣ карда мешавад.
Он барои эҷод, паҳн, идора ва нигоҳ доштани моделҳои омӯзиши мошин истифода мешавад. Феҳристи намунавӣ, системаи идоракунии модел ва қуттии асбобҳои CLI ҳама дохил карда шудаанд.
Таҳиягарон метавонанд бо истифода аз пойгоҳи додаҳои Pachyderm давраи омӯзиши мошинии худро автоматӣ ва васеъ кунанд, ки ин ҳам такрорпазириро таъмин мекунад.
Он стандартҳои қатъии идоракунии додаҳоро дастгирӣ мекунад, хароҷоти коркард ва нигоҳдории маълумотро коҳиш медиҳад ва ба корхонаҳо барои зудтар ба бозор баровардани ташаббусҳои илмии маълумот кӯмак мекунад.
5. Поляксон
Бо истифода аз платформаи Polyaxon, лоиҳаҳои омӯзиши мошинсозӣ ва замимаҳои омӯзиши амиқ метавонанд дар тӯли тамоми давраи зиндагии онҳо такрор ва идора карда шаванд.
Polyaxon қодир аст, ки асбобро мизбон ва идора кунад ва онро дар ҳама гуна маркази додаҳо ё провайдери абр ҷойгир кардан мумкин аст. Ба монанди Torch, Tensorflow ва MXNet, ки ҳама чаҳорчӯбаҳои маъмултарини омӯзиши амиқро дастгирӣ мекунанд.
Вақте ки сухан дар бораи оркестр меравад, Polyaxon ба шумо имкон медиҳад, ки кластери худро тавассути банақшагирии вазифаҳо ва санҷишҳо тавассути CLI, панели асбобҳо, SDKҳо ё REST API-и худ бештар истифода баред.
Он пешниҳод мекунад:
- Шумо метавонед ҳоло версияи кушодаасосро истифода баред, аммо он инчунин интихоби корпоративиро дар бар мегирад.
- Гарчанде ки он давраи пурраи ҳаётро дар бар мегирад, аз ҷумла оркестри идоракунӣ, он қодир аст, ки бисёр чизҳоро иҷро кунад.
- Бо ҳуҷҷатҳои истинодҳои техникӣ, дастурҳои оғоз, маводи таълимӣ, дастурҳо, дастурҳо, тағиротҳо ва ғайра, он як платформаи хеле хуб ҳуҷҷатгузорӣ шудааст.
- Бо панели фаҳмишҳои таҷрибавӣ, имкон дорад, ки ҳар як таҷрибаи оптимизатсияро пайгирӣ, пайгирӣ ва арзёбӣ кунед.
6. ситораи думдор
Comet як платформаи омӯзиши мошинҳои мета мебошад, ки таҷрибаҳо ва моделҳоро пайгирӣ, муқоиса, шарҳ ва такмил медиҳад.
Ҳама таҷрибаҳои шуморо дар як макон дидан ва муқоиса кардан мумкин аст.
Он барои ҳама гуна вазифаи омӯзиши мошинсозӣ, дар ҳама ҷое, ки рамзи шумо иҷро мешавад ва бо ҳама китобхонаи омӯзиши мошинсозӣ кор мекунад.
Комета барои гурӯҳҳо, шахсони алоҳида, муассисаҳои таълимӣ, корхонаҳо ва ҳар каси дигаре, ки мехоҳанд таҷрибаҳоро зуд тасаввур кунанд, корро ба тартиб дароранд ва таҷрибаҳо гузаронанд, мувофиқ аст.
Олимони маълумот ва дастаҳо метавонанд бо истифода аз платформаи омӯзиши мета-мошини мустақилона ва ба абр асосёфтаи Comet таҷрибаҳо ва моделҳоро пайгирӣ, мушаххас, такмил ва муқоиса кунанд.
Он пешниҳод мекунад:
- Имкониятҳои зиёде барои аъзоёни даста барои мубодилаи вазифаҳо мавҷуданд.
- Он дорои якчанд ҳамгироӣ мебошад, ки пайваст кардани онро бо технологияҳои дигар осон мекунад
- Бо китобхонаҳои кунунии ML хуб кор мекунад
- Дар бораи идоракунии корбарон ғамхорӣ мекунад
- Муқоисаи таҷрибаҳо, аз ҷумла муқоисаи код, гиперпараметрҳо, ченакҳо, пешгӯиҳо, вобастагӣ ва ченакҳои система фаъол аст.
- Модулҳои мушаххасро барои биниш, аудио, матн ва маълумоти ҷадвал таъмин мекунад, ки ба шумо имкон медиҳанд, ки намунаҳоро тасаввур кунед.
7. Оптуна
Optuna як системаи оптимизатсияи гиперпараметрҳои мустақил мебошад, ки метавонад ҳам дар омӯзиши мошинсозӣ ва ҳам омӯзиши амиқ ва инчунин дигар соҳаҳо татбиқ карда шавад.
Он як қатор алгоритмҳои муосирро дар бар мегирад, ки шумо метавонед аз онҳо интихоб кунед (ё пайвандед), паҳнкунии таълимро дар компютерҳои сершумор хеле содда мекунад ва визуализатсияи натиҷаҳои ҷолибро пешниҳод мекунад.
Китобхонаҳои маъмули омӯзиши мошинсозӣ ба монанди PyTorch, TensorFlow, Keras, FastAI, sci-kit-learn, LightGBM ва XGBoost ҳама бо он муттаҳид шудаанд.
Он алгоритмҳои пешқадамро пешкаш мекунад, ки ба муштариён имкон медиҳанд, ки тавассути зуд кам кардани намунаҳое, ки умедбахш нестанд, натиҷаҳоро зудтар ба даст оранд.
Бо истифода аз алгоритмҳои Python, он ба таври худкор гиперпараметрҳои идеалиро ҷустуҷӯ мекунад. Optuna ҷустуҷӯи гиперпараметрҳои параллелӣ дар бисёр риштаҳоро бидуни тағир додани рамзи аслӣ ташвиқ мекунад.
Он пешниҳод мекунад:
- Он таълими тақсимшуда дар кластер ва инчунин як компютери ягонаро (мултипроцесс) (бисёр гиреҳ) дастгирӣ мекунад.
- Он якчанд усулҳои буриданро барои суръат бахшидан ба конвергенсия дастгирӣ мекунад (ва ҳисобкунии камтарро истифода мебарад)
- Он дорои намудҳои гуногуни визуализатсияи пурқувват, ба монанди қитъаи бурида, қитъаи контурӣ ва координатҳои параллелӣ мебошад.
8. Кедро
Kedro як чаҳорчӯбаи ройгони Python барои навиштани код мебошад, ки онро барои лоиҳаҳои илми маълумот навсозӣ ва нигоҳ доштан мумкин аст.
Он ғояҳоро аз таҷрибаҳои беҳтарин дар муҳандисии нармафзор ба рамзи омӯзиши мошинсозӣ меорад. Python асоси ин асбоби оркестрсозии ҷараёни корӣ мебошад.
Барои соддатар ва дақиқтар кардани равандҳои ML, шумо метавонед ҷараёни кории такроршаванда, нигоҳдорӣ ва модулиро таҳия кунед.
Kedro принсипҳои муҳандисии нармафзорро, аз қабили модулият, тақсимоти масъулият ва версияро дар муҳити омӯзиши мошинсозӣ дар бар мегирад.
Дар асоси Cookiecutter Data Science, он чаҳорчӯбаи лоиҳаи умумӣ ва мутобиқшавандаро пешниҳод мекунад.
Як қатор пайвасткунакҳои оддии додаҳо, ки барои нигоҳдорӣ ва боркунии маълумот дар якчанд системаҳои файлӣ ва форматҳои файл истифода мешаванд, аз ҷониби каталоги додаҳо идора карда мешаванд. Он лоиҳаҳои омӯзиши мошинро самараноктар мекунад ва сохтани лӯлаи маълумотро осонтар мекунад.
Он пешниҳод мекунад:
- Kedro имкон медиҳад, ки мошини пароканда ё яккаса ҷойгир карда шавад.
- Шумо метавонед вобастагии байни рамзи Python ва визуализатсияи ҷараёни корро бо истифода аз абстраксияи қубур автоматӣ кунед.
- Тавассути истифодаи коди модулӣ ва такрорӣ, ин технология ба ҳамкории гурӯҳҳо дар сатҳҳои гуногун мусоидат мекунад ва маҳсулнокии муҳити рамзгузориро беҳтар мекунад.
- Ҳадафи асосӣ бартараф кардани камбудиҳои ноутбукҳои Jupyter, скриптҳои якдафъаина ва коди ширеш тавассути навиштани барномасозии нигоҳдории илми маълумот мебошад.
9. BentoML
Сохтани нуқтаҳои ниҳоии API омӯзиши мошинсозӣ бо BentoML осонтар мешавад.
Он як инфрасохтори маъмулӣ ва мутамарказро барои интиқол додани моделҳои омӯзиши мошинсозӣ ба истеҳсолот таъмин мекунад.
Он ба шумо имкон медиҳад, ки моделҳои омӯхташударо барои истифода дар муҳити истеҳсолӣ бастабандӣ кунед ва онҳоро бо истифода аз ҳар чаҳорчӯбаи ML тафсир кунед. Ҳам хидматрасонии офлайнӣ ва ҳам хидмати онлайни API дастгирӣ карда мешавад.
Сервери модели баландсифат ва ҷараёни кори чандир хусусиятҳои BentoML мебошанд.
Илова бар ин, сервер микро-параметрҳои мутобиқшавандаро пешниҳод мекунад. Равиши ягона барои ташкили моделҳо ва пайгирии расмиёти ҷойгиркунӣ аз ҷониби панели UI таъмин карда мешавад.
Бекоршавии сервер вуҷуд нахоҳад дошт, зеро механизми амалиётӣ модулист ва конфигуратсияро дубора истифода бурдан мумкин аст. Ин як платформаи чандир барои таъмин, ташкил ва ҷойгиркунии моделҳои ML мебошад.
Он пешниҳод мекунад:
- Он дорои тарҳи модулӣ мебошад, ки мутобиқшаванда аст.
- Он имкон медиҳад, ки дар якчанд платформа ҷойгир карда шавад.
- Он наметавонад ба таври худкор миқёси уфуқиро идора кунад.
- Он як формати ягонаи модел, идоракунии модел, бастабандии модел ва хидматрасонии модели баландсифатро имкон медиҳад.
10. Селдон
Олимони маълумот метавонанд моделҳо ва таҷрибаҳои омӯзиши мошинро дар миқёс дар Kubernetes бо истифода аз чаҳорчӯбаи кушодаи Seldon Core эҷод, ҷойгир ва идора кунанд.
TensorFlow, sci-kit-learn, Spark, R, Java ва H2O танҳо чанде аз асбобҳое мебошанд, ки аз ҷониби он дастгирӣ мешаванд.
Он инчунин бо Kubeflow ва OpenShift RedHat интерфейс мекунад. Асоси Seldon моделҳои омӯзиши мошинро (моделҳои ML) ё печонидани забонҳоро (забонҳо ба монанди Python, Java ва ғайра) ба микросервисҳои истеҳсолии REST/GRPC табдил медиҳад.
Яке аз беҳтарин воситаҳои MLOps барои такмил додани равандҳои омӯзиши мошинҳо ин аст.
Контейнер кардани моделҳои ML ва санҷиши қобилият ва амният бо истифода аз Seldon Core осон аст.
Он пешниҳод мекунад:
- Ҷойгиркунии моделро бо якчанд алтернативаҳо, ба монанди ҷойгиркунии канария осонтар кардан мумкин аст.
- Барои фаҳмидани он ки чаро пешгӯиҳои мушаххас дода шудаанд, шарҳдиҳандагони моделро истифода баред.
- Ҳангоми ба миён омадани мушкилот, бо истифода аз системаи огоҳкунӣ моделҳои истеҳсолиро нигоҳ доред.
хулоса
MLOps метавонад барои беҳтар кардани амалиёти омӯзиши мошин кӯмак кунад. MLOps метавонад густаришро суръат бахшад, ҷамъоварӣ ва ислоҳи маълумотро соддатар кунад ва ҳамкории байни муҳандисон ва олимони маълумотро беҳтар созад.
Барои он ки шумо абзори MLOps-ро, ки ба эҳтиёҷоти шумо мувофиқ аст, интихоб кунед, ин мақола 10 ҳалли маъмули MLOps-ро баррасӣ кард, ки аксари онҳо сарчашмаи кушода мебошанд.
Дин ва мазҳаб