کئی عالمی شعبے مشین لرننگ (ML) میں زیادہ سرمایہ کاری کرنا شروع کر رہے ہیں۔
ایم ایل ماڈلز کو ابتدائی طور پر ماہرین کی ٹیموں کے ذریعے لانچ اور چلایا جا سکتا ہے، لیکن ایک سب سے بڑی رکاوٹ حاصل کردہ علم کو اگلے ماڈل میں منتقل کرنا ہے تاکہ عمل کو بڑھایا جا سکے۔
ماڈل لائف سائیکل مینجمنٹ میں شامل عمل کو بہتر اور معیاری بنانے کے لیے، مشین لرننگ ماڈلز بنانے والی ٹیموں کے ذریعے MLOps تکنیکوں کو تیزی سے استعمال کیا جا رہا ہے۔
آج دستیاب کچھ بہترین MLOps ٹولز اور پلیٹ فارمز کے بارے میں مزید جاننے کے لیے پڑھنا جاری رکھیں اور وہ کس طرح ایک ٹول، ڈویلپر، اور طریقہ کار کے نقطہ نظر سے مشین لرننگ کو آسان بنا سکتے ہیں۔
MLOps کیا ہے؟
مشین لرننگ ماڈلز کے لیے پالیسیاں، اصول، اور بہترین طریقہ کار بنانے کی تکنیک کو "مشین لرننگ آپریشنز" یا "MLOps" کہا جاتا ہے۔
MLOps کا مقصد ایم ایل ڈیولپمنٹ کے پورے لائف سائیکل کی ضمانت دینا ہے - تصور سے لے کر تعیناتی تک - بغیر کسی حکمت عملی کے اس میں بہت زیادہ وقت اور وسائل کی سرمایہ کاری کرنے کے بجائے احتیاط سے دستاویزی اور بہترین نتائج کے لیے منظم کیا جاتا ہے۔
MLOps کا ہدف بہترین طریقوں کو اس طریقے سے مرتب کرنا ہے جو ML آپریٹرز اور ڈویلپرز کے لیے مشین لرننگ کی ترقی کو مزید توسیع پذیر بنائے، نیز ML ماڈلز کے معیار اور حفاظت کو بڑھا سکے۔
کچھ MLOps کو "مشین لرننگ کے لیے DevOps" کے طور پر کہتے ہیں کیونکہ یہ DevOps اصولوں کو تکنیکی ترقی کے زیادہ خصوصی شعبے میں کامیابی کے ساتھ لاگو کرتا ہے۔
MLOps کے بارے میں سوچنے کا یہ ایک مفید طریقہ ہے کیونکہ، DevOps کی طرح، یہ ٹیموں اور ٹولز کے درمیان علم کے اشتراک، تعاون اور بہترین طریقوں پر زور دیتا ہے۔
MLOps ڈویلپرز، ڈیٹا سائنسدانوں، اور آپریشن ٹیموں کو تعاون کے لیے ایک فریم ورک فراہم کرتا ہے اور اس کے نتیجے میں، سب سے زیادہ طاقتور ML ماڈل تیار کرتا ہے۔
MLOps ٹولز کیوں استعمال کریں؟
MLOps ٹولز ایم ایل ٹیم کے لیے بہت سے فرائض انجام دے سکتے ہیں، تاہم، وہ اکثر دو گروپوں میں تقسیم ہوتے ہیں: پلیٹ فارم انتظامیہ اور انفرادی اجزاء کا انتظام۔
جب کہ کچھ MLOps پروڈکٹس صرف ایک بنیادی فنکشن پر فوکس کرتے ہیں، جیسے کہ ڈیٹا یا میٹا ڈیٹا مینجمنٹ، دوسرے ٹولز زیادہ جامع حکمت عملی اپناتے ہیں اور ML لائف سائیکل کے کئی پہلوؤں کو کنٹرول کرنے کے لیے MLOps پلیٹ فارم فراہم کرتے ہیں۔
MLOps حل تلاش کریں جو آپ کی ٹیم کو ان ML ترقیاتی علاقوں کے انتظام میں مدد فراہم کرتے ہیں، چاہے آپ کسی ماہر کی تلاش کر رہے ہوں یا زیادہ وسیع ٹول:
- ڈیٹا کی ہینڈلنگ
- ڈیزائن اور ماڈلنگ
- منصوبوں اور کام کی جگہ کا انتظام
- ایم ایل ماڈل کی تعیناتی اور مسلسل دیکھ بھال
- لائف سائیکل مینجمنٹ شروع سے آخر تک، جو عام طور پر فل سروس MLOps پلیٹ فارمز کے ذریعے پیش کی جاتی ہے۔
MLOps ٹولز
1. ایم ایل فلو
مشین لرننگ لائف سائیکل کو اوپن سورس پلیٹ فارم MLflow کے ذریعے کنٹرول کیا جاتا ہے اور اس میں مرکزی ماڈل کی رجسٹریشن، تعیناتی اور تجربہ شامل ہے۔
ایم ایل فلو کو کسی بھی سائز کی ٹیم انفرادی اور اجتماعی طور پر استعمال کر سکتی ہے۔ لائبریریوں کا ٹول پر کوئی اثر نہیں ہے۔
کوئی بھی پروگرامنگ لینگویج اور مشین لرننگ لائبریری اسے استعمال کر سکتی ہے۔
مشین لرننگ ایپلی کیشنز کی تربیت، تعیناتی اور ان کا نظم و نسق آسان بنانے کے لیے، MLFlow مشین لرننگ کے متعدد فریم ورک کے ساتھ تعامل کرتا ہے، بشمول TensorFlow اور Pytorch.
مزید برآں، MLflow استعمال میں آسان APIs فراہم کرتا ہے جو کسی بھی موجودہ مشین لرننگ پروگراموں یا لائبریریوں میں شامل کیے جا سکتے ہیں۔
ایم ایل فلو میں چار کلیدی خصوصیات ہیں جو ٹریکنگ اور منصوبہ بندی کے تجربات کی سہولت فراہم کرتی ہیں:
- ایم ایل فلو ٹریکنگ – مشین لرننگ کوڈ کے پیرامیٹرز، ورژنز، میٹرکس، اور نمونے کے ساتھ ساتھ بعد میں نتائج کو ظاہر کرنے اور ان کے برعکس کرنے کے لیے ایک API اور UI
- ایم ایل فلو پروجیکٹس - پیکیجنگ مشین لرننگ کوڈ دوبارہ قابل استعمال، دوبارہ پیدا کرنے کے قابل فارمیٹ میں پروڈکشن میں منتقلی یا دوسرے ڈیٹا سائنسدانوں کے ساتھ شیئر کرنے کے لیے
- ایم ایل فلو ماڈلز - مختلف ایم ایل لائبریریوں سے ماڈل سرونگ اور انفرنس سسٹمز کی ایک رینج میں ماڈلز کو برقرار رکھنا اور تعینات کرنا
- ایم ایل فلو ماڈل رجسٹری – ایک مرکزی ماڈل اسٹور جو ایم ایل فلو ماڈل کی پوری عمر کے تعاون پر مبنی انتظام کو قابل بناتا ہے، بشمول ماڈل ورژننگ، اسٹیج ٹرانزیشنز، اور تشریحات۔
2. کیوب فلو
Kubernetes کے ML ٹول باکس کو Kubeflow کہا جاتا ہے۔ ڈوکر کنٹینرز کی پیکیجنگ اور ان کا نظم و نسق، کی دیکھ بھال میں مدد کرتا ہے۔ مشین سیکھنے کے نظام.
رن آرکیسٹریشن اور مشین لرننگ ورک فلو کی تعیناتی کو آسان بنا کر، یہ مشین لرننگ ماڈلز کی توسیع پذیری کو فروغ دیتا ہے۔
یہ ایک اوپن سورس پروجیکٹ ہے جس میں مختلف ML ضروریات کے مطابق تکمیلی ٹولز اور فریم ورک کا احتیاط سے منتخب کردہ گروپ شامل ہے۔
لمبے ML ٹریننگ ٹاسک، دستی تجربہ، ریپیٹ ایبلٹی، اور DevOps چیلنجز کو Kubeflow Pipelines کے ساتھ ہینڈل کیا جا سکتا ہے۔
مشین لرننگ کے کئی مراحل کے لیے، بشمول ٹریننگ، پائپ لائن کی ترقی، اور دیکھ بھال مشتری نوٹ بک، Kubeflow خصوصی خدمات اور انضمام پیش کرتا ہے۔
یہ آپ کے AI کام کے بوجھ کی زندگی بھر کا نظم و نسق اور ٹریک کرنے کے ساتھ ساتھ مشین لرننگ (ML) ماڈلز اور ڈیٹا پائپ لائنوں کو Kubernetes کلسٹرز میں تعینات کرنا آسان بناتا ہے۔
یہ پیشکش:
- سسٹم کے ساتھ تعامل کرنے کے لیے SDK کو استعمال کرنے کے لیے نوٹ بک
- رنز، ملازمتوں اور تجربات کو کنٹرول کرنے اور ان کی نگرانی کے لیے ایک صارف انٹرفیس (UI)
- ہر بار دوبارہ تعمیر کیے بغیر اینڈ ٹو اینڈ سلوشنز کو تیزی سے ڈیزائن کرنا، اور اجزاء اور پائپ لائنوں کو دوبارہ استعمال کرنا۔
- Kubeflow کے کلیدی جزو کے طور پر یا اسٹینڈ تنہا تنصیب کے طور پر، Kubeflow پائپ لائنز پیش کی جاتی ہیں۔
3. ڈیٹا ورژن کنٹرول
مشین لرننگ پروجیکٹس کے لیے اوپن سورس ورژن کنٹرول حل کو DVC، یا ڈیٹا ورژن کنٹرول کہا جاتا ہے۔
آپ جو بھی زبان چنتے ہیں، یہ ایک تجرباتی ٹول ہے جو پائپ لائن کی تعریف میں مدد کرتا ہے۔
جب آپ کو اپنے ML ماڈل کے پرانے ورژن میں کوئی مسئلہ دریافت ہوتا ہے تو DVC آپ کو وقت بچانے میں مدد کرنے کے لیے کوڈ، ڈیٹا ورژننگ، اور تولیدی صلاحیت کا استعمال کرتا ہے۔
مزید برآں، آپ اپنے ماڈل کو تربیت دینے اور اسے اپنی ٹیم کے اراکین میں تقسیم کرنے کے لیے DVC پائپ لائنز کا استعمال کر سکتے ہیں۔ بڑی ڈیٹا آرگنائزیشن اور ورژننگ DVC کے ذریعے سنبھالا جا سکتا ہے، اور ڈیٹا کو آسانی سے قابل رسائی انداز میں محفوظ کیا جا سکتا ہے۔
اگرچہ اس میں تجربات سے باخبر رہنے کی کچھ (محدود) خصوصیات شامل ہیں، لیکن یہ زیادہ تر ڈیٹا اور پائپ لائن ورژننگ اور انتظام پر مرکوز ہے۔
یہ پیشکش:
- یہ سٹوریج ایگنوسٹک ہے، اس لیے مختلف قسم کی سٹوریج کو استعمال کرنا ممکن ہے۔
- یہ ٹریکنگ کے اعدادوشمار بھی فراہم کرتا ہے۔
- ڈی اے جی میں ایم ایل مراحل کو شامل کرنے اور پوری پائپ لائن کو شروع سے ختم کرنے کا پہلے سے بنایا ہوا ذریعہ
- ہر ایم ایل ماڈل کی پوری ترقی کو اس کے پورے کوڈ اور ڈیٹا پرووینس کا استعمال کرتے ہوئے فالو کیا جا سکتا ہے۔
- تجربے کے لیے ابتدائی ترتیب، ان پٹ ڈیٹا، اور پروگرام کوڈ کو وفاداری کے ساتھ محفوظ کر کے تولیدی صلاحیت۔
4. Pachyderm
Pachyderm DVC کی طرح مشین لرننگ اور ڈیٹا سائنس کے لیے ایک ورژن کنٹرول پروگرام ہے۔
اضافی طور پر، کیونکہ یہ استعمال کرتے ہوئے بنایا گیا تھا ڈوکر اور کبرنیٹس، یہ کسی بھی کلاؤڈ پلیٹ فارم پر مشین لرننگ ایپلیکیشنز پر عمل درآمد اور تعینات کر سکتا ہے۔
Pachyderm اس بات کی ضمانت دیتا ہے کہ مشین لرننگ ماڈل میں استعمال ہونے والے ڈیٹا کے ہر ٹکڑے کو ٹریک کیا جا سکتا ہے اور اسے ورژن بنایا جا سکتا ہے۔
اس کا استعمال مشین لرننگ ماڈلز بنانے، تقسیم کرنے، انتظام کرنے اور ان پر نظر رکھنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ ایک ماڈل رجسٹری، ایک ماڈل مینجمنٹ سسٹم، اور ایک CLI ٹول باکس سبھی شامل ہیں۔
ڈیولپرز Pachyderm کی ڈیٹا فاؤنڈیشن کا استعمال کرتے ہوئے اپنی مشین لرننگ لائف سائیکل کو خودکار اور بڑھا سکتے ہیں، جو کہ دہرانے کی صلاحیت کو بھی یقینی بناتا ہے۔
یہ ڈیٹا گورننس کے سخت معیارات کی حمایت کرتا ہے، ڈیٹا پروسیسنگ اور اسٹوریج کے اخراجات کو کم کرتا ہے، اور کاروباروں کو ان کے ڈیٹا سائنس کے اقدامات کو تیزی سے مارکیٹ میں لانے میں مدد کرتا ہے۔
5. پولی ایکسن
Polyaxon پلیٹ فارم کا استعمال کرتے ہوئے، مشین لرننگ پروجیکٹس اور ڈیپ لرننگ ایپلی کیشنز کو ان کی پوری زندگی کے دوران نقل کیا جا سکتا ہے اور ان کا نظم کیا جا سکتا ہے۔
Polyaxon ٹول کی میزبانی اور انتظام کرنے کے قابل ہے، اور اسے کسی بھی ڈیٹا سینٹر یا کلاؤڈ فراہم کنندہ میں رکھا جا سکتا ہے۔ جیسے Torch، Tensorflow، اور MXNet، جو کہ تمام مقبول ترین ڈیپ لرننگ فریم ورک کو سپورٹ کرتے ہیں۔
جب آرکیسٹریشن کی بات آتی ہے، تو پولیاکسن آپ کو اپنے CLI، ڈیش بورڈ، SDKs، یا REST API کے ذریعے کاموں اور ٹیسٹوں کو شیڈول کرکے اپنے کلسٹر سے زیادہ سے زیادہ فائدہ اٹھانے کے قابل بناتا ہے۔
یہ پیشکش:
- آپ ابھی اوپن سورس ورژن استعمال کر سکتے ہیں، لیکن اس میں کارپوریٹ کے لیے انتخاب بھی شامل ہیں۔
- اگرچہ یہ مکمل لائف سائیکل کا احاطہ کرتا ہے، بشمول رن آرکیسٹریشن، یہ بہت کچھ کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔
- تکنیکی حوالہ جاتی دستاویزات کے ساتھ، رہنما خطوط، سیکھنے کے مواد، کتابچے، ٹیوٹوریلز، چینج لاگز، اور مزید بہت کچھ کے ساتھ، یہ ایک انتہائی اچھی طرح سے دستاویزی پلیٹ فارم ہے۔
- تجرباتی بصیرت کے ڈیش بورڈ کے ساتھ، ہر اصلاحی تجربے پر نظر رکھنا، ٹریک کرنا اور اس کا اندازہ لگانا ممکن ہے۔
6. دومکیت
دومکیت میٹا مشین لرننگ کا ایک پلیٹ فارم ہے جو تجربات اور ماڈلز کو ٹریک کرتا ہے، اس کے برعکس کرتا ہے، وضاحت کرتا ہے اور بہتر بناتا ہے۔
آپ کے تمام تجربات کو ایک جگہ پر دیکھا اور موازنہ کیا جا سکتا ہے۔
یہ کسی بھی مشین لرننگ ٹاسک کے لیے، جہاں بھی آپ کا کوڈ انجام دیا جاتا ہے، اور کسی بھی مشین لرننگ لائبریری کے ساتھ کام کرتا ہے۔
دومکیت گروپوں، افراد، تعلیمی اداروں، کاروباروں اور کسی دوسرے کے لیے موزوں ہے جو تجربات کو تیزی سے تصور کرنا، کام کو ہموار کرنا اور تجربات کرنا چاہتے ہیں۔
ڈیٹا سائنسدان اور ٹیمیں خود میزبان اور کلاؤڈ بیسڈ میٹا مشین لرننگ پلیٹ فارم کامیٹ کا استعمال کرتے ہوئے تجربات اور ماڈلز کو ٹریک، واضح، بہتر اور موازنہ کر سکتی ہیں۔
یہ پیشکش:
- ٹیم کے ارکان کے لیے کاموں کو بانٹنے کے لیے بہت سی صلاحیتیں موجود ہیں۔
- اس میں کئی انضمام ہیں جو اسے دوسری ٹیکنالوجیز سے جوڑنا آسان بناتے ہیں۔
- موجودہ ML لائبریریوں کے ساتھ اچھی طرح سے کام کرتا ہے۔
- صارف کے انتظام کا خیال رکھتا ہے۔
- تجربات کا موازنہ فعال ہے، بشمول کوڈ، ہائپر پیرامیٹر، میٹرکس، پیشین گوئیاں، انحصار، اور سسٹم میٹرکس کا موازنہ۔
- وژن، آڈیو، ٹیکسٹ، اور ٹیبلر ڈیٹا کے لیے الگ الگ ماڈیولز فراہم کرتا ہے جو آپ کو نمونوں کا تصور کرنے دیتے ہیں۔
7. آپٹونا
Optuna خود مختار ہائپر پیرامیٹر آپٹیمائزیشن کا ایک نظام ہے جس کا اطلاق مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ کے ساتھ ساتھ دیگر شعبوں پر بھی کیا جا سکتا ہے۔
اس میں مختلف قسم کے جدید الگورتھم ہیں جن سے آپ منتخب (یا لنک) کرسکتے ہیں، متعدد کمپیوٹرز پر تربیت کی تقسیم کو بہت آسان بناتا ہے، اور پرکشش نتائج کا تصور پیش کرتا ہے۔
PyTorch، TensorFlow، Keras، FastAI، sci-kit-learn، LightGBM، اور XGBoost جیسی مشہور مشین لرننگ لائبریریاں اس کے ساتھ مربوط ہیں۔
یہ جدید ترین الگورتھم فراہم کرتا ہے جو صارفین کو تیزی سے ان نمونوں کو کم کر کے زیادہ تیزی سے نتائج حاصل کرنے کے قابل بناتا ہے جو امید افزا نظر نہیں آتے۔
ازگر پر مبنی الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے، یہ خود بخود مثالی ہائپر پیرامیٹر کو تلاش کرتا ہے۔ Optuna اصل کوڈ کو تبدیل کیے بغیر متعدد تھریڈز میں متوازی ہائپر پیرامیٹر تلاش کی حوصلہ افزائی کرتا ہے۔
یہ پیشکش:
- یہ ایک کلسٹر کے ساتھ ساتھ ایک کمپیوٹر (ملٹی پروسیس) (ملٹی نوڈ) پر تقسیم شدہ تربیت کی حمایت کرتا ہے۔
- یہ کنورجنسی کو تیز کرنے کے لیے ٹرمنگ کی کئی تکنیکوں کی حمایت کرتا ہے (اور کم کمپیوٹ استعمال کریں)
- اس میں مختلف قسم کے قوی تصورات ہیں، جیسے سلائس پلاٹ، کنٹور پلاٹ، اور متوازی نقاط۔
8. کیڈرو
کیڈرو کوڈ لکھنے کے لیے ایک مفت ازگر کا فریم ورک ہے جسے ڈیٹا سائنس پروجیکٹس کے لیے اپ ڈیٹ اور برقرار رکھا جا سکتا ہے۔
یہ سافٹ ویئر انجینئرنگ کے بہترین طریقوں سے لے کر مشین لرننگ کوڈ تک آئیڈیاز لاتا ہے۔ ازگر اس ورک فلو آرکیسٹریشن ٹول کی بنیاد ہے۔
اپنے ML کے عمل کو آسان اور زیادہ درست بنانے کے لیے، آپ قابل تولید، قابل برقرار، اور ماڈیولر ورک فلو تیار کر سکتے ہیں۔
Kedro سافٹ ویئر انجینئرنگ کے اصولوں کو شامل کرتا ہے جیسے ماڈیولریٹی، ذمہ داریوں کی علیحدگی، اور مشین لرننگ ماحول میں ورژن بنانا۔
Cookiecutter ڈیٹا سائنس کی بنیاد پر، یہ ایک عام، موافقت پذیر پروجیکٹ فریم ورک فراہم کرتا ہے۔
متعدد فائل سسٹمز اور فائل فارمیٹس میں ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے اور لوڈ کرنے کے لیے استعمال ہونے والے متعدد سادہ ڈیٹا کنیکٹرز کا انتظام ڈیٹا کیٹلاگ کے ذریعے کیا جاتا ہے۔ یہ مشین لرننگ پروجیکٹوں کو زیادہ موثر بناتا ہے اور ڈیٹا پائپ لائن کی تعمیر کو آسان بناتا ہے۔
یہ پیشکش:
- کیڈرو منتشر یا تنہا مشین کی تعیناتی کی اجازت دیتا ہے۔
- آپ پائپ لائن خلاصہ کا استعمال کرتے ہوئے ازگر کوڈ اور ورک فلو ویژولائزیشن کے درمیان انحصار کو خودکار کر سکتے ہیں۔
- ماڈیولر، دوبارہ قابل استعمال کوڈ کے استعمال کے ذریعے، یہ ٹیکنالوجی ٹیم کے تعاون کو مختلف سطحوں پر سہولت فراہم کرتی ہے اور کوڈنگ ماحول میں پیداواری صلاحیت کو بہتر بناتی ہے۔
- بنیادی مقصد یہ ہے کہ برقرار رکھنے کے قابل ڈیٹا سائنس پروگرامنگ لکھ کر Jupyter نوٹ بک، ون آف اسکرپٹس، اور گلو کوڈ کی خرابیوں پر قابو پانا ہے۔
9. بینٹو ایم ایل
BentoML کے ساتھ مشین لرننگ API اینڈ پوائنٹس بنانا آسان بنا دیا گیا ہے۔
یہ سیکھے ہوئے مشین لرننگ ماڈلز کو پروڈکشن میں منتقل کرنے کے لیے ایک عام لیکن گاڑھا انفراسٹرکچر فراہم کرتا ہے۔
یہ آپ کو پروڈکشن سیٹنگ میں استعمال کے لیے سیکھے ہوئے ماڈلز کو پیکیج کرنے کے قابل بناتا ہے، کسی بھی ML فریم ورک کا استعمال کرتے ہوئے ان کی ترجمانی کرتا ہے۔ آف لائن بیچ سرونگ اور آن لائن API سرونگ دونوں معاون ہیں۔
ایک اعلی کارکردگی کا ماڈل سرور اور ایک لچکدار ورک فلو BentoML کی خصوصیات ہیں۔
مزید برآں، سرور انکولی مائیکرو بیچنگ پیش کرتا ہے۔ ماڈلز کو منظم کرنے اور تعیناتی کے طریقہ کار پر نظر رکھنے کے لیے ایک متحد طریقہ UI ڈیش بورڈ فراہم کرتا ہے۔
کوئی سرور ڈاؤن ٹائم نہیں ہوگا کیونکہ آپریٹنگ میکانزم ماڈیولر ہے اور کنفیگریشن دوبارہ قابل استعمال ہے۔ یہ ایم ایل ماڈلز فراہم کرنے، ترتیب دینے اور ان کی تعیناتی کے لیے ایک لچکدار پلیٹ فارم ہے۔
یہ پیشکش:
- اس کا ایک ماڈیولر ڈیزائن ہے جو موافقت پذیر ہے۔
- یہ کئی پلیٹ فارمز پر تعیناتی کو قابل بناتا ہے۔
- یہ خود بخود افقی اسکیلنگ کو نہیں سنبھال سکتا ہے۔
- یہ سنگل ماڈل فارمیٹ، ماڈل مینجمنٹ، ماڈل پیکیجنگ، اور اعلی کارکردگی والے ماڈل کی خدمت کو قابل بناتا ہے۔
10. سڈن
ڈیٹا سائنسدان اوپن سورس سیلڈن کور فریم ورک کا استعمال کرتے ہوئے کبرنیٹس پر مشین لرننگ ماڈلز اور تجربات کو بڑے پیمانے پر تخلیق، تعینات اور ان کا نظم کر سکتے ہیں۔
TensorFlow، sci-kit-learn، Spark، R، Java، اور H2O صرف چند ٹول کٹس ہیں جو اس کے ذریعے تعاون یافتہ ہیں۔
یہ Kubeflow اور RedHat کی OpenShift کے ساتھ بھی انٹرفیس کرتا ہے۔ سیلڈن کور مشین لرننگ ماڈلز (ایم ایل ماڈلز) یا لینگویج ریپرز (زبانیں جیسے ازگر، جاوا وغیرہ) کو پروڈکشن REST/GRPC مائیکرو سروسز میں تبدیل کرتا ہے۔
مشین سیکھنے کے عمل کو بہتر بنانے کے لیے بہترین MLOps ٹولز میں سے ایک یہ ہے۔
سیلڈن کور کا استعمال کرتے ہوئے ایم ایل ماڈلز کو کنٹینرائز کرنا اور قابل استعمال اور سیکیورٹی کے لیے ٹیسٹ کرنا آسان ہے۔
یہ پیشکش:
- ماڈل کی تعیناتی کو کئی متبادلات، جیسے کینری تعیناتی کے ساتھ آسان بنایا جا سکتا ہے۔
- یہ سمجھنے کے لیے کہ مخصوص پیشین گوئیاں کیوں کی گئیں، ماڈل وضاحت کنندگان کا استعمال کریں۔
- جب مسائل پیدا ہوتے ہیں، الرٹنگ سسٹم کا استعمال کرتے ہوئے پروڈکشن ماڈلز پر نظر رکھیں۔
نتیجہ
MLOps مشین لرننگ آپریشنز کو بہتر بنانے میں مدد کر سکتے ہیں۔ MLOps تعیناتی کو تیز کر سکتے ہیں، ڈیٹا اکٹھا کرنے اور ڈیبگنگ کو آسان بنا سکتے ہیں، اور انجینئرز اور ڈیٹا سائنسدانوں کے درمیان تعاون کو بہتر بنا سکتے ہیں۔
آپ کے لیے MLOps ٹول کا انتخاب کرنے کے لیے جو آپ کی ضروریات کے مطابق ہو، اس پوسٹ میں 10 مشہور MLOps سلوشنز کا جائزہ لیا گیا، جن میں سے زیادہ تر اوپن سورس ہیں۔
جواب دیجئے