Một số lĩnh vực toàn cầu đang bắt đầu đầu tư đáng kể hơn vào học máy (ML).
Các mô hình ML ban đầu có thể được đưa ra và vận hành bởi các nhóm chuyên gia, nhưng một trong những trở ngại lớn nhất là chuyển giao kiến thức thu được sang mô hình tiếp theo để các quy trình có thể được mở rộng.
Để cải thiện và tiêu chuẩn hóa các quy trình liên quan đến quản lý vòng đời của mô hình, các kỹ thuật MLOps ngày càng được sử dụng bởi các nhóm tạo ra các mô hình học máy.
Tiếp tục đọc để tìm hiểu thêm về một số công cụ và nền tảng MLOps tốt nhất hiện có và cách chúng có thể làm cho việc học máy dễ dàng hơn từ quan điểm công cụ, nhà phát triển và thủ tục.
MLOps là gì?
Một kỹ thuật để tạo chính sách, quy chuẩn và thực tiễn tốt nhất cho các mô hình học máy được gọi là “hoạt động học máy” hoặc “MLO”.
MLOps nhằm mục đích đảm bảo toàn bộ vòng đời phát triển ML - từ khi hình thành đến triển khai - được ghi chép và quản lý tỉ mỉ để có kết quả tốt nhất thay vì đầu tư nhiều thời gian và nguồn lực vào đó mà không có chiến lược.
Mục tiêu của MLOps là hệ thống hóa các phương pháp hay nhất theo cách làm cho việc phát triển máy học có thể mở rộng hơn cho các nhà khai thác và nhà phát triển ML, cũng như nâng cao chất lượng và bảo mật của các mô hình ML.
Một số người gọi MLOps là “DevOps cho học máy” vì nó áp dụng thành công các nguyên tắc DevOps cho một lĩnh vực phát triển công nghệ chuyên biệt hơn.
Đây là một cách hữu ích để nghĩ về MLOps vì giống như DevOps, nó nhấn mạnh đến việc chia sẻ kiến thức, cộng tác và các phương pháp hay nhất giữa các nhóm và công cụ.
MLOps cung cấp cho các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu và nhóm vận hành một khuôn khổ để hợp tác và kết quả là tạo ra các mô hình ML mạnh mẽ nhất.
Tại sao sử dụng Công cụ MLOps?
Các công cụ MLOps có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ cho một nhóm ML, tuy nhiên, chúng thường được chia thành hai nhóm: quản trị nền tảng và quản lý thành phần riêng lẻ.
Trong khi một số sản phẩm MLOps chỉ tập trung vào một chức năng cốt lõi, chẳng hạn như quản lý dữ liệu hoặc siêu dữ liệu, các công cụ khác áp dụng chiến lược toàn diện hơn và cung cấp nền tảng MLOps để kiểm soát một số khía cạnh của vòng đời ML.
Tìm kiếm các giải pháp MLOps hỗ trợ nhóm của bạn quản lý các lĩnh vực phát triển ML này, cho dù bạn đang tìm kiếm một chuyên gia hay một công cụ rộng hơn:
- Xử lý dữ liệu
- Thiết kế và mô hình hóa
- Quản lý các dự án và nơi làm việc
- Triển khai mô hình ML và duy trì liên tục
- Quản lý vòng đời từ đầu đến cuối, thường được cung cấp bởi các nền tảng MLOps đầy đủ dịch vụ.
Công cụ MLOps
1. MLFflow
Vòng đời học máy được kiểm soát bởi nền tảng mã nguồn mở MLflow và bao gồm đăng ký, triển khai và thử nghiệm mô hình trung tâm.
MLflow có thể được sử dụng bởi bất kỳ nhóm quy mô nào, cả riêng lẻ và tập thể. Các thư viện không liên quan đến công cụ này.
Bất kỳ ngôn ngữ lập trình và thư viện học máy nào đều có thể sử dụng nó.
Để giúp đào tạo, triển khai và quản lý các ứng dụng học máy đơn giản hơn, MLFlow tương tác với một số khuôn khổ học máy, bao gồm TensorFlow và Pytorch.
Ngoài ra, MLflow cung cấp các API dễ sử dụng có thể được đưa vào bất kỳ chương trình hoặc thư viện máy học hiện có nào.
MLflow có bốn tính năng chính tạo điều kiện thuận lợi cho các thử nghiệm theo dõi và lập kế hoạch:
- Theo dõi MLflow - một API và giao diện người dùng để ghi lại các thông số, phiên bản, chỉ số và mã tạo tác của máy học cũng như để hiển thị và đối chiếu các kết quả sau đó
- Dự án MLflow - đóng gói mã máy học ở định dạng có thể tái sử dụng, tái tạo để chuyển sang sản xuất hoặc chia sẻ với các nhà khoa học dữ liệu khác
- Mô hình MLflow - duy trì và triển khai mô hình cho một loạt các hệ thống phục vụ và suy luận mô hình từ các thư viện ML khác nhau
- MLflow Model Registry - một cửa hàng mô hình trung tâm cho phép quản lý hợp tác toàn bộ vòng đời của mô hình MLflow, bao gồm lập phiên bản mô hình, chuyển đổi giai đoạn và chú thích.
2. KubeFlow
Hộp công cụ ML cho Kubernetes được gọi là Kubeflow. Đóng gói và quản lý các thùng chứa Docker, hỗ trợ trong việc bảo trì hệ thống máy học.
Bằng cách đơn giản hóa việc điều phối chạy và triển khai quy trình công việc học máy, nó thúc đẩy khả năng mở rộng của các mô hình học máy.
Đây là một dự án mã nguồn mở bao gồm một nhóm các công cụ và khuôn khổ bổ sung được lựa chọn cẩn thận phù hợp với các nhu cầu ML khác nhau.
Các nhiệm vụ đào tạo ML dài, thử nghiệm thủ công, khả năng lặp lại và các thử thách DevOps có thể được xử lý bằng Kubeflow Pipelines.
Đối với một số giai đoạn của học máy, bao gồm đào tạo, phát triển đường ống và bảo trì Máy tính xách tay Jupyter, Kubeflow cung cấp các dịch vụ chuyên biệt và tích hợp.
Nó giúp đơn giản hóa việc quản lý và theo dõi thời gian tồn tại của khối lượng công việc AI của bạn cũng như triển khai các mô hình học máy (ML) và đường ống dữ liệu đến các cụm Kubernetes.
Nó cung cấp:
- Máy tính xách tay để sử dụng SDK để tương tác với hệ thống
- giao diện người dùng (UI) để kiểm soát và giám sát các lần chạy, công việc và thử nghiệm
- Để nhanh chóng thiết kế các giải pháp end-to-end mà không cần phải xây dựng lại mỗi lần và sử dụng lại các thành phần và đường ống.
- Là một thành phần chính của Kubeflow hoặc dưới dạng cài đặt độc lập, Kubeflow Pipelines được cung cấp.
3. Kiểm soát phiên bản dữ liệu
Giải pháp kiểm soát phiên bản mã nguồn mở cho các dự án máy học được gọi là DVC, hoặc Kiểm soát phiên bản dữ liệu.
Dù bạn chọn ngôn ngữ nào, nó là một công cụ thử nghiệm hỗ trợ định nghĩa đường ống.
DVC sử dụng mã, lập phiên bản dữ liệu và khả năng tái tạo để giúp bạn tiết kiệm thời gian khi phát hiện ra sự cố với phiên bản cũ hơn của mô hình ML của bạn.
Ngoài ra, bạn có thể sử dụng đường ống DVC để đào tạo mô hình của mình và phân phối nó cho các thành viên trong nhóm của bạn. Việc tổ chức và lập phiên bản dữ liệu lớn có thể được DVC xử lý và dữ liệu có thể được lưu trữ theo cách dễ dàng truy cập.
Mặc dù nó bao gồm một số tính năng theo dõi thử nghiệm (có giới hạn), nó chủ yếu tập trung vào quản lý và lập phiên bản dữ liệu, đường ống.
Nó cung cấp:
- Nó là bất khả tri về lưu trữ, do đó có thể sử dụng nhiều loại lưu trữ khác nhau.
- Nó cũng cung cấp số liệu thống kê theo dõi.
- một phương tiện được xây dựng trước để kết hợp các giai đoạn ML vào một DAG và chạy toàn bộ đường ống từ đầu đến cuối
- Toàn bộ sự phát triển của mỗi mô hình ML có thể được theo dõi bằng cách sử dụng toàn bộ mã và nguồn gốc dữ liệu của nó.
- Khả năng tái lập bằng cách bảo toàn trung thực cấu hình ban đầu, dữ liệu đầu vào và mã chương trình cho một thử nghiệm.
4. da bì
Pachyderm là một chương trình kiểm soát phiên bản dành cho máy học và khoa học dữ liệu, tương tự như DVC.
Ngoài ra, vì nó được tạo bằng cách sử dụng Docker và Kubernetes, nó có thể thực thi và triển khai các ứng dụng Máy học trên bất kỳ nền tảng đám mây nào.
Pachyderm đảm bảo rằng mỗi phần dữ liệu được sử dụng vào mô hình học máy có thể được theo dõi lại và tạo phiên bản.
Nó được sử dụng để tạo, phân phối, quản lý và theo dõi các mô hình học máy. Tất cả đều bao gồm sổ đăng ký mô hình, hệ thống quản lý mô hình và hộp công cụ CLI.
Các nhà phát triển có thể tự động hóa và mở rộng vòng đời học máy của họ bằng cách sử dụng nền tảng dữ liệu của Pachyderm, điều này cũng đảm bảo khả năng lặp lại.
Nó hỗ trợ các tiêu chuẩn quản lý dữ liệu nghiêm ngặt, giảm chi phí xử lý và lưu trữ dữ liệu, đồng thời hỗ trợ các doanh nghiệp đưa các sáng kiến khoa học dữ liệu của họ ra thị trường nhanh hơn.
5. Đa trục
Sử dụng nền tảng Polyaxon, các dự án máy học và ứng dụng học sâu có thể được nhân rộng và quản lý trong toàn bộ vòng đời của chúng.
Polyaxon có thể lưu trữ và quản lý công cụ và nó có thể được đặt vào bất kỳ trung tâm dữ liệu hoặc nhà cung cấp đám mây nào. Chẳng hạn như Torch, Tensorflow và MXNet, hỗ trợ tất cả các khuôn khổ học sâu phổ biến nhất.
Khi nói đến điều phối, Polyaxon cho phép bạn tận dụng tối đa cụm của mình bằng cách lập lịch các tác vụ và thử nghiệm thông qua CLI, bảng điều khiển, SDK hoặc REST API của chúng.
Nó cung cấp:
- Bạn có thể sử dụng phiên bản mã nguồn mở ngay bây giờ, nhưng nó cũng bao gồm các lựa chọn cho công ty.
- Mặc dù nó bao gồm toàn bộ vòng đời, bao gồm chạy dàn nhạc, nhưng nó có khả năng hơn thế nữa.
- Với các tài liệu tham khảo kỹ thuật, hướng dẫn bắt đầu, tài liệu học tập, sách hướng dẫn, hướng dẫn, bảng thay đổi và hơn thế nữa, nó là một nền tảng được ghi chép đầy đủ.
- Với trang tổng quan thông tin chi tiết về thử nghiệm, bạn có thể theo dõi, theo dõi và đánh giá từng thử nghiệm tối ưu hóa.
6. sao chổi
Comet là một nền tảng cho siêu máy học theo dõi, đối chiếu, giải thích và cải thiện các thử nghiệm và mô hình.
Tất cả các thử nghiệm của bạn có thể được xem và so sánh ở một vị trí.
Nó hoạt động cho bất kỳ tác vụ học máy nào, bất kỳ nơi nào mã của bạn được thực hiện và với bất kỳ thư viện học máy nào.
Comet thích hợp cho các nhóm, cá nhân, tổ chức học thuật, doanh nghiệp và bất kỳ ai khác muốn nhanh chóng hình dung các thí nghiệm, sắp xếp hợp lý công việc và tiến hành các thí nghiệm.
Các nhóm và nhà khoa học dữ liệu có thể theo dõi, làm rõ, cải thiện và so sánh các thử nghiệm và mô hình bằng cách sử dụng nền tảng siêu máy học dựa trên đám mây và tự lưu trữ Comet.
Nó cung cấp:
- Nhiều khả năng tồn tại để các thành viên trong nhóm chia sẻ nhiệm vụ.
- Nó có một số tích hợp giúp việc liên kết nó với các công nghệ khác trở nên đơn giản
- Hoạt động tốt với các thư viện ML hiện tại
- Chăm sóc quản lý người dùng
- So sánh các thử nghiệm được bật, bao gồm so sánh mã, siêu tham số, chỉ số, dự đoán, phụ thuộc và chỉ số hệ thống.
- Cung cấp các mô-đun riêng biệt cho dữ liệu hình ảnh, âm thanh, văn bản và bảng cho phép bạn trực quan hóa các mẫu.
7. tùy chọn
Optuna là một hệ thống tối ưu hóa siêu thông số tự động có thể được áp dụng cho cả học máy và học sâu cũng như các lĩnh vực khác.
Nó chứa nhiều thuật toán tiên tiến mà từ đó bạn có thể chọn (hoặc liên kết), giúp việc phân phối đào tạo trên nhiều máy tính trở nên rất đơn giản và cung cấp hình ảnh hóa kết quả hấp dẫn.
Các thư viện học máy phổ biến như PyTorch, TensorFlow, Keras, FastAI, sci-kit-learning, LightGBM và XGBoost đều được tích hợp với nó.
Nó cung cấp các thuật toán tiên tiến cho phép khách hàng nhận được kết quả nhanh hơn bằng cách giảm nhanh các mẫu trông không có triển vọng.
Sử dụng các thuật toán dựa trên Python, nó tự động tìm kiếm các siêu tham số lý tưởng. Optuna khuyến khích tìm kiếm siêu tham số song song trên nhiều luồng mà không làm thay đổi mã gốc.
Nó cung cấp:
- Nó hỗ trợ đào tạo phân tán trên một cụm cũng như một máy tính duy nhất (đa quy trình) (đa nút)
- Nó hỗ trợ một số kỹ thuật cắt tỉa để tăng tốc độ hội tụ (và sử dụng ít máy tính hơn)
- Nó có một loạt các hình ảnh trực quan mạnh mẽ, chẳng hạn như biểu đồ lát cắt, biểu đồ đường bao và tọa độ song song.
8. kedro
Kedro là một khung Python miễn phí để viết mã có thể được cập nhật và duy trì cho các dự án khoa học dữ liệu.
Nó đưa các ý tưởng từ các phương pháp hay nhất trong kỹ thuật phần mềm đến mã máy học. Python là nền tảng của công cụ điều phối quy trình làm việc này.
Để làm cho các quy trình ML của bạn đơn giản hơn và chính xác hơn, bạn có thể phát triển các quy trình làm việc có thể tái tạo, có thể bảo trì và mô-đun.
Kedro kết hợp các nguyên tắc kỹ thuật phần mềm như mô-đun, phân tách trách nhiệm và lập phiên bản vào môi trường học máy.
Trên cơ sở Khoa học Dữ liệu Cookiecutter, nó cung cấp một khuôn khổ dự án chung, có thể thích ứng.
Một số trình kết nối dữ liệu đơn giản được sử dụng để lưu trữ và tải dữ liệu trên một số hệ thống tệp và định dạng tệp, được quản lý bởi danh mục dữ liệu. Nó làm cho các dự án máy học hiệu quả hơn và giúp việc xây dựng đường ống dữ liệu trở nên đơn giản hơn.
Nó cung cấp:
- Kedro cho phép triển khai máy phân tán hoặc đơn lẻ.
- Bạn có thể tự động hóa sự phụ thuộc giữa mã Python và trực quan hóa quy trình làm việc bằng cách sử dụng trừu tượng hóa đường ống.
- Thông qua việc sử dụng mã mô-đun, có thể tái sử dụng, công nghệ này tạo điều kiện cho sự cộng tác nhóm ở nhiều cấp độ khác nhau và cải thiện năng suất trong môi trường mã hóa.
- Mục tiêu chính là khắc phục những nhược điểm của sổ ghi chép Jupyter, tập lệnh một lần và mã keo bằng cách viết lập trình khoa học dữ liệu có thể bảo trì.
9. BentoML
Việc xây dựng điểm cuối API học máy được thực hiện dễ dàng hơn với BentoML.
Nó cung cấp một cơ sở hạ tầng điển hình nhưng cô đọng để chuyển các mô hình học máy đã học vào sản xuất.
Nó cho phép bạn đóng gói các mô hình đã học để sử dụng trong cài đặt sản xuất, diễn giải chúng bằng bất kỳ khung ML nào. Cả phân phối hàng loạt ngoại tuyến và phân phối API trực tuyến đều được hỗ trợ.
Một máy chủ mô hình hiệu suất cao và một quy trình làm việc linh hoạt là những đặc điểm của BentoML.
Ngoài ra, máy chủ cung cấp phân lô thích ứng. Một cách tiếp cận thống nhất để tổ chức các mô hình và theo dõi các quy trình triển khai được cung cấp bởi bảng điều khiển giao diện người dùng.
Sẽ không có thời gian ngừng hoạt động của máy chủ vì cơ chế hoạt động là mô-đun và cấu hình có thể sử dụng lại. Nó là một nền tảng linh hoạt để cung cấp, tổ chức và triển khai các mô hình ML.
Nó cung cấp:
- Nó có một thiết kế mô-đun có thể thích ứng.
- Nó cho phép triển khai trên nhiều nền tảng.
- Nó không thể tự động xử lý tỷ lệ theo chiều ngang.
- Nó cho phép một định dạng mô hình duy nhất, quản lý mô hình, đóng gói mô hình và phục vụ mô hình hiệu suất cao.
10. Seldon
Các nhà khoa học dữ liệu có thể tạo, triển khai và quản lý các mô hình và thử nghiệm học máy trên quy mô lớn trên Kubernetes bằng cách sử dụng khung Seldon Core mã nguồn mở.
TensorFlow, sci-kit-learning, Spark, R, Java và H2O chỉ là một vài trong số các bộ công cụ được hỗ trợ bởi nó.
Nó cũng giao diện với OpenShift của Kubeflow và RedHat. Lõi Seldon chuyển đổi các mô hình học máy (mô hình ML) hoặc trình bao bọc ngôn ngữ (các ngôn ngữ như Python, Java, v.v.) thành các dịch vụ vi mô REST / GRPC sản xuất.
Một trong những công cụ MLOps tốt nhất để cải thiện quy trình học máy là công cụ này.
Thật đơn giản để chứa các mô hình ML và kiểm tra khả năng sử dụng và bảo mật bằng cách sử dụng Seldon Core.
Nó cung cấp:
- Việc triển khai mô hình có thể được thực hiện đơn giản hơn với một số lựa chọn thay thế, chẳng hạn như triển khai canary.
- Để hiểu lý do tại sao các dự đoán cụ thể được đưa ra, hãy sử dụng phần giải thích mô hình.
- Khi các vấn đề phát sinh, hãy theo dõi các mô hình sản xuất bằng cách sử dụng hệ thống cảnh báo.
Kết luận
MLOps có thể giúp thực hiện các hoạt động học máy tốt hơn. MLOps có thể tăng tốc độ triển khai, giúp việc thu thập và gỡ lỗi dữ liệu trở nên đơn giản hơn, đồng thời cải thiện sự hợp tác giữa các kỹ sư và nhà khoa học dữ liệu.
Để bạn chọn công cụ MLOps phù hợp nhất với nhu cầu của mình, bài đăng này đã xem xét 10 giải pháp MLOps phổ biến, hầu hết trong số đó là mã nguồn mở.
Bình luận