Birkaç küresel sektör, makine öğrenimine (ML) daha fazla yatırım yapmaya başlıyor.
ML modelleri başlangıçta uzman ekipler tarafından başlatılabilir ve çalıştırılabilir, ancak en büyük engellerden biri, kazanılan bilgilerin bir sonraki modele aktarılması ve böylece süreçlerin genişletilebilmesidir.
Model yaşam döngüsü yönetiminde yer alan süreçleri iyileştirmek ve standart hale getirmek için, makine öğrenimi modelleri oluşturan ekipler tarafından MLOps teknikleri giderek daha fazla kullanılmaktadır.
Bugün mevcut olan en iyi MLOps araçları ve platformlarından bazıları ve bunların bir araç, geliştirici ve prosedür açısından makine öğrenimini nasıl kolaylaştırabilecekleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için okumaya devam edin.
MLOps nedir?
Makine öğrenimi modelleri için politikalar, normlar ve en iyi uygulamalar oluşturmaya yönelik bir teknik, "makine öğrenimi işlemleri" veya "MLOps" olarak bilinir.
MLOps, ML geliştirmenin tüm yaşam döngüsünün - konseptten dağıtıma kadar - titizlikle belgelenmesini ve bir strateji olmadan çok fazla zaman ve kaynak yatırımı yapmak yerine en iyi sonuçlar için yönetilmesini garanti etmeyi amaçlar.
MLOps'un amacı, makine öğrenimi geliştirmeyi makine öğrenimi operatörleri ve geliştiricileri için daha ölçeklenebilir hale getirmenin yanı sıra makine öğrenimi modellerinin kalitesini ve güvenliğini artıracak şekilde en iyi uygulamaları kodlamaktır.
Bazıları, DevOps ilkelerini daha uzmanlaşmış bir teknolojik geliştirme alanına başarıyla uyguladığı için MLOps'tan “makine öğrenimi için DevOps” olarak bahseder.
Bu, MLOps hakkında düşünmenin yararlı bir yoludur çünkü DevOps gibi bilgi paylaşımını, işbirliğini ve ekipler ve araçlar arasında en iyi uygulamaları vurgular.
MLOps, geliştiricilere, veri bilimcilerine ve operasyon ekiplerine işbirliği yapmak ve bunun sonucunda en güçlü ML modellerini üretmek için bir çerçeve sağlar.
MLOps Araçlarını Neden Kullanmalı?
MLOps araçları, bir makine öğrenimi ekibi için çok çeşitli görevleri yerine getirebilir, ancak bunlar genellikle iki gruba ayrılır: platform yönetimi ve bireysel bileşen yönetimi.
Bazı MLOps ürünleri, veri veya meta veri yönetimi gibi yalnızca tek bir temel işleve odaklanırken, diğer araçlar daha kapsamlı bir strateji benimser ve ML yaşam döngüsünün çeşitli yönlerini kontrol etmek için bir MLOps platformu sağlar.
İster bir uzman, ister daha geniş bir araç arıyor olun, ekibinizin bu ML geliştirme alanlarını yönetmesine yardımcı olacak MLOps çözümlerini arayın:
- Verilerin işlenmesi
- Tasarım ve modelleme
- Proje ve iş yeri yönetimi
- ML model dağıtımı ve sürekli bakım
- Genellikle tam hizmet MLOps platformları tarafından sunulan, baştan sona yaşam döngüsü yönetimi.
MLOps Araçları
1. ML Akışı
Makine öğrenimi yaşam döngüsü, açık kaynak platformu MLflow tarafından kontrol edilir ve merkezi bir model kaydı, dağıtımı ve denemesi içerir.
MLflow, her büyüklükteki ekip tarafından hem bireysel hem de toplu olarak kullanılabilir. Kitaplıkların araç üzerinde hiçbir etkisi yoktur.
Herhangi bir programlama dili ve makine öğrenimi kitaplığı bunu kullanabilir.
Makine öğrenimi uygulamalarını eğitmeyi, dağıtmayı ve yönetmeyi kolaylaştırmak için MLFlow, aşağıdakiler de dahil olmak üzere bir dizi makine öğrenimi çerçevesiyle etkileşime girer: TensorFlow ve Pytorch.
Ayrıca MLflow, mevcut tüm makine öğrenimi programlarına veya kitaplıklarına dahil edilebilecek kullanımı kolay API'ler sağlar.
MLflow, deneyleri izlemeyi ve planlamayı kolaylaştıran dört temel özelliğe sahiptir:
- MLflow Tracking – makine öğrenimi kodu parametrelerinin, sürümlerin, ölçümlerin ve yapıtların günlüğe kaydedilmesi ve daha sonra sonuçların görüntülenmesi ve karşılaştırılması için bir API ve UI
- MLflow Projeleri – üretime aktarım veya diğer veri bilimcilerle paylaşım için yeniden kullanılabilir, yeniden üretilebilir bir biçimde makine öğrenimi kodunu paketleme
- MLflow Modelleri – çeşitli ML kitaplıklarından bir dizi model sunma ve çıkarım sistemlerine modellerin bakımı ve dağıtımı
- MLflow Model Registry – model sürümü oluşturma, aşama geçişleri ve ek açıklamalar dahil olmak üzere bir MLflow modelinin tüm kullanım ömrünün işbirlikçi yönetimini sağlayan merkezi bir model deposu.
2. KubeFlow
Kubernetes için ML araç kutusuna Kubeflow adı verilir. Docker kapsayıcılarının paketlenmesi ve yönetilmesi, makine öğrenimi sistemleri.
Makine öğrenimi iş akışlarının çalıştırma düzenlemesini ve dağıtımını basitleştirerek, makine öğrenimi modellerinin ölçeklenebilirliğini destekler.
Farklı ML ihtiyaçlarına göre uyarlanmış, özenle seçilmiş bir grup tamamlayıcı araç ve çerçeve içeren açık kaynaklı bir projedir.
Uzun ML eğitim görevleri, manuel deneme, tekrarlanabilirlik ve DevOps zorlukları Kubeflow Pipelines ile ele alınabilir.
Eğitim, boru hattı geliştirme ve bakım dahil olmak üzere makine öğreniminin çeşitli aşamaları için Jupyter dizüstü bilgisayarlar, Kubeflow özel hizmetler ve entegrasyon sunar.
Kubernetes kümelerine makine öğrenimi (ML) modelleri ve veri işlem hatları dağıtmanın yanı sıra AI iş yüklerinizin ömrünü yönetmeyi ve izlemeyi kolaylaştırır.
Sunduğu:
- Sistemle etkileşim kurmak için SDK'yı kullanmak için dizüstü bilgisayarlar
- çalıştırmaları, işleri ve deneyleri kontrol etmek ve izlemek için bir kullanıcı arayüzü (UI)
- Her seferinde yeniden oluşturmaya gerek kalmadan uçtan uca çözümleri hızla tasarlamak ve bileşenleri ve boru hatlarını yeniden kullanmak.
- Kubeflow'un önemli bir bileşeni olarak veya bağımsız bir kurulum olarak Kubeflow Pipelines sunulmaktadır.
3. Veri Sürümü Kontrolü
Makine öğrenimi projeleri için açık kaynaklı bir sürüm kontrol çözümüne DVC veya Veri Sürüm Kontrolü denir.
Hangi dili seçerseniz seçin, boru hattı tanımına yardımcı olan deneysel bir araçtır.
DVC, ML modelinizin önceki bir sürümüyle ilgili bir sorun keşfettiğinizde zaman kazanmanıza yardımcı olmak için kod, veri sürümü oluşturma ve yeniden üretilebilirliği kullanır.
Ayrıca, modelinizi eğitmek ve ekip üyelerinize dağıtmak için DVC ardışık düzenlerini kullanabilirsiniz. Büyük veri organizasyonu ve versiyonlama DVC ile gerçekleştirilebilir ve veriler kolayca erişilebilir bir şekilde saklanabilir.
Bazı (sınırlı) deneme izleme özellikleri içermesine rağmen, çoğunlukla veri ve ardışık düzen sürüm oluşturma ve yönetimine odaklanır.
Sunduğu:
- Depolamadan bağımsızdır, bu nedenle çeşitli depolama türleri kullanmak mümkündür.
- Ayrıca izleme istatistikleri sağlar.
- Makine öğrenimi aşamalarını bir DAG'ye dahil etmek ve baştan sona tüm boru hattını çalıştırmak için önceden oluşturulmuş bir araç
- Her ML modelinin tüm gelişimi, kodun tamamı ve veri kaynağı kullanılarak takip edilebilir.
- Bir deney için ilk konfigürasyonu, giriş verilerini ve program kodunu sadık bir şekilde koruyarak tekrar üretilebilirlik.
4. kalın deri
Pachyderm, DVC'ye benzer şekilde makine öğrenimi ve veri bilimi için bir sürüm kontrol programıdır.
Ayrıca, kullanılarak oluşturulduğundan Docker ve Kubernet'ler, Machine Learning uygulamalarını herhangi bir bulut platformunda çalıştırabilir ve devreye alabilir.
Pachyderm, bir makine öğrenimi modelinde tüketilen her bir veri parçasının geri izlenebilmesini ve versiyonlanabilmesini garanti eder.
Makine öğrenimi modellerini oluşturmak, dağıtmak, yönetmek ve bunlara göz kulak olmak için kullanılır. Bir model kayıt defteri, bir model yönetim sistemi ve bir CLI araç kutusu dahildir.
Geliştiriciler, tekrarlanabilirliği de sağlayan Pachyderm'in veri temelini kullanarak makine öğrenimi yaşam döngüsünü otomatikleştirebilir ve genişletebilir.
Sıkı veri yönetişim standartlarını destekler, veri işleme ve depolama maliyetlerini düşürür ve işletmelerin veri bilimi girişimlerini pazara daha hızlı sunmalarına yardımcı olur.
5. poliakson
Polyaxon platformunu kullanarak makine öğrenimi projeleri ve derin öğrenme uygulamaları tüm yaşam döngüleri boyunca çoğaltılabilir ve yönetilebilir.
Polyaxon, aracı barındırabilir ve yönetebilir ve herhangi bir veri merkezine veya bulut sağlayıcısına yerleştirilebilir. En popüler derin öğrenme çerçevelerinin tümünü destekleyen Torch, Tensorflow ve MXNet gibi.
Düzenleme söz konusu olduğunda, Polyaxon, CLI, pano, SDK veya REST API aracılığıyla görevleri ve testleri planlayarak kümenizden en iyi şekilde yararlanmanızı sağlar.
Sunduğu:
- Açık kaynak sürümünü şu anda kullanabilirsiniz, ancak şirket için seçenekler de içerir.
- Çalıştırma düzenlemesi dahil tüm yaşam döngüsünü kapsamasına rağmen, çok daha fazlasını yapabilir.
- Teknik referans belgeleri, başlangıç yönergeleri, öğrenme materyalleri, kılavuzlar, öğreticiler, değişiklik günlükleri ve daha fazlasıyla, oldukça iyi belgelenmiş bir platformdur.
- Deneme içgörüleri panosu ile her bir optimizasyon denemesini izlemek, izlemek ve değerlendirmek mümkündür.
6. Comet
Comet, deneyleri ve modelleri izleyen, karşılaştıran, açıklayan ve geliştiren bir meta makine öğrenimi platformudur.
Tüm deneyleriniz tek bir yerde görülebilir ve karşılaştırılabilir.
Herhangi bir makine öğrenimi görevi için, kodunuzun gerçekleştirildiği her yerde ve herhangi bir makine öğrenimi kitaplığıyla çalışır.
Comet, gruplar, bireyler, akademik kurumlar, işletmeler ve deneyleri hızlı bir şekilde görselleştirmek, işleri düzene koymak ve deneyler yapmak isteyen herkes için uygundur.
Veri bilimcileri ve ekipleri, şirket içinde barındırılan ve bulut tabanlı meta makine öğrenimi platformu Comet'i kullanarak deneyleri ve modelleri izleyebilir, netleştirebilir, iyileştirebilir ve karşılaştırabilir.
Sunduğu:
- Ekip üyelerinin görevleri paylaşmaları için birçok yetenek mevcuttur.
- Diğer teknolojilere bağlamayı kolaylaştıran çeşitli entegrasyonlara sahiptir.
- Mevcut ML kitaplıklarıyla iyi çalışır
- Kullanıcı yönetimiyle ilgilenir
- Kod, hiperparametreler, metrikler, tahminler, bağımlılıklar ve sistem metriklerinin karşılaştırılması dahil olmak üzere deneylerin karşılaştırılması etkinleştirildi.
- Örnekleri görselleştirmenize izin veren görüntü, ses, metin ve tablo verileri için farklı modüller sağlar.
7. Optuna
Optuna, hem makine öğrenimi hem de derin öğrenmenin yanı sıra diğer alanlara da uygulanabilen otonom hiperparametre optimizasyonu için bir sistemdir.
Aralarından seçim yapabileceğiniz (veya bağlantı kurabileceğiniz) çeşitli son teknoloji algoritmalar içerir, eğitimi çok sayıda bilgisayara dağıtmayı çok kolaylaştırır ve çekici sonuç görselleştirmesi sunar.
PyTorch, TensorFlow, Keras, FastAI, sci-kit-learn, LightGBM ve XGBoost gibi popüler makine öğrenimi kitaplıklarının tümü bununla entegre edilmiştir.
Umut verici görünmeyen örnekleri hızla azaltarak müşterilerin daha hızlı sonuç almasını sağlayan son teknoloji algoritmalar sağlar.
Python tabanlı algoritmaları kullanarak ideal hiperparametreleri otomatik olarak arar. Optuna, orijinal kodu değiştirmeden birçok iş parçacığında paralelleştirilmiş hiperparametre aramalarını teşvik eder.
Sunduğu:
- Bir kümede ve tek bir bilgisayarda (çoklu işlem) (çoklu düğüm) dağıtılmış eğitimi destekler
- Yakınsamayı hızlandırmak için çeşitli kırpma tekniklerini destekler (ve daha az hesaplama kullanır)
- Dilim grafiği, kontur grafiği ve paralel koordinatlar gibi çeşitli güçlü görselleştirmelere sahiptir.
8. kedro
Kedro, veri bilimi projeleri için güncellenebilen ve korunabilen kod yazmak için ücretsiz bir Python çerçevesidir.
Yazılım mühendisliğindeki en iyi uygulamalardan makine öğrenimi koduna fikirler getirir. Python, bu iş akışı düzenleme aracının temelidir.
Makine öğrenimi süreçlerinizi daha basit ve daha kesin hale getirmek için yeniden üretilebilir, bakımı yapılabilir ve modüler iş akışları geliştirebilirsiniz.
Kedro, modülerlik, sorumlulukların ayrılması ve sürüm oluşturma gibi yazılım mühendisliği ilkelerini bir makine öğrenimi ortamına dahil eder.
Cookieutter Data Science temelinde, ortak, uyarlanabilir bir proje çerçevesi sağlar.
Verileri çeşitli dosya sistemleri ve dosya biçimleri arasında depolamak ve yüklemek için kullanılan bir dizi basit veri bağlayıcısı, veri kataloğu tarafından yönetilir. Makine öğrenimi projelerini daha etkili hale getirir ve bir veri hattı oluşturmayı kolaylaştırır.
Sunduğu:
- Kedro, dağınık veya tek makine dağıtımına izin verir.
- Ardışık düzen soyutlamayı kullanarak Python kodu ile iş akışı görselleştirmesi arasındaki bağımlılıkları otomatikleştirebilirsiniz.
- Modüler, yeniden kullanılabilir kodun kullanılmasıyla bu teknoloji, çeşitli düzeylerde ekip işbirliğini kolaylaştırır ve kodlama ortamında üretkenliği artırır.
- Birincil amaç, sürdürülebilir veri bilimi programlaması yazarak Jupyter not defterlerinin, tek seferlik komut dosyalarının ve yapışkan kodun dezavantajlarının üstesinden gelmektir.
9. BentoML
BentoML ile makine öğrenimi API uç noktaları oluşturmak daha kolay.
Öğrenilen makine öğrenimi modellerini üretime taşımak için tipik ancak yoğunlaştırılmış bir altyapı sağlar.
Öğrenilen modelleri bir üretim ortamında kullanmak için paketlemenize ve herhangi bir ML çerçevesini kullanarak yorumlamanıza olanak tanır. Hem çevrimdışı toplu sunum hem de çevrimiçi API sunumu desteklenir.
Yüksek performanslı bir model sunucu ve esnek bir iş akışı, BentoML'nin özellikleridir.
Ek olarak, sunucu uyarlanabilir mikro toplu işlem sunar. Modelleri organize etmek ve dağıtım prosedürlerini takip etmek için birleşik bir yaklaşım, kullanıcı arayüzü panosu tarafından sağlanır.
İşletim mekanizması modüler olduğundan ve yapılandırma yeniden kullanılabilir olduğundan sunucu kesintisi olmayacaktır. Makine öğrenimi modelleri sağlamak, düzenlemek ve dağıtmak için esnek bir platformdur.
Sunduğu:
- Uyarlanabilir modüler bir tasarıma sahiptir.
- Çeşitli platformlar arasında dağıtım sağlar.
- Yatay ölçeklemeyi otomatik olarak işleyemez.
- Tek bir model formatı, model yönetimi, model paketleme ve yüksek performanslı model sunumu sağlar.
10 Seldon
Veri bilimcileri, açık kaynaklı Seldon Core çerçevesini kullanarak Kubernetes üzerinde makine öğrenimi modelleri ve deneyleri oluşturabilir, dağıtabilir ve yönetebilir.
TensorFlow, sci-kit-learn, Spark, R, Java ve H2O, desteklediği araç takımlarından sadece birkaçıdır.
Ayrıca Kubeflow ve RedHat'ın OpenShift'i ile arayüz oluşturur. Seldon çekirdeği, makine öğrenimi modellerini (ML modelleri) veya dil sarmalayıcılarını (Python, Java vb. diller) üretim REST/GRPC mikro hizmetlerine dönüştürür.
Makine öğrenimi süreçlerini iyileştirmek için en iyi MLOps araçlarından biri budur.
Seldon Core kullanarak makine öğrenimi modellerini kapsayıcı hale getirmek ve kullanılabilirlik ve güvenlik açısından test etmek kolaydır.
Sunduğu:
- Model dağıtımı, kanarya dağıtımı gibi çeşitli alternatiflerle daha basit hale getirilebilir.
- Belirli tahminlerin neden yapıldığını anlamak için model açıklayıcıları kullanın.
- Sorunlar ortaya çıktığında, uyarı sistemini kullanan üretim modellerine göz atın.
Sonuç
MLO'lar, makine öğrenimi işlemlerini daha iyi hale getirmeye yardımcı olabilir. MLO'lar dağıtımı hızlandırabilir, veri toplamayı ve hata ayıklamayı daha basit hale getirebilir ve mühendisler ile veri bilimcileri arasındaki işbirliğini geliştirebilir.
İhtiyaçlarınıza en uygun MLOps aracını seçebilmeniz için bu gönderi, çoğu açık kaynaklı olan 10 popüler MLOps çözümünü inceledi.
Yorum bırak