全球多個行業開始加大對機器學習 (ML) 的投資。
機器學習模型最初可以由專家團隊啟動和操作,但最大的障礙之一是將獲得的知識轉移到下一個模型,以便擴展流程。
為了改進和標準化模型生命週期管理中涉及的流程,創建機器學習模型的團隊越來越多地使用 MLOps 技術。
繼續閱讀以了解有關當今可用的一些最佳 MLOps 工具和平台的更多信息,以及它們如何從工具、開發人員和程序的角度使機器學習變得更容易。
什麼是MLOps?
為機器學習模型創建策略、規範和最佳實踐的技術稱為“機器學習操作”或“MLOps”。
MLOps 旨在保證 ML 開發的整個生命週期(從概念到部署)都經過精心記錄和管理,以獲得最佳結果,而不是在沒有策略的情況下投入大量時間和資源。
MLOps 的目標是編纂最佳實踐,使機器學習開發對於 ML 操作員和開發人員來說更具可擴展性,並提高 ML 模型的質量和安全性。
有些人將 MLOps 稱為“機器學習的 DevOps”,因為它成功地將 DevOps 原則應用於更專業的技術開發領域。
這是思考 MLOps 的有用方法,因為與 DevOps 一樣,它強調團隊和工具之間的知識共享、協作和最佳實踐。
MLOps 為開發人員、數據科學家和運營團隊提供了一個合作框架,從而生成最強大的 ML 模型。
為什麼使用 MLOps 工具?
MLOps 工具可以為 ML 團隊執行廣泛的職責,但是,它們通常分為兩類:平台管理和單個組件管理。
雖然一些 MLOps 產品僅專注於單一核心功能,例如數據或元數據管理,但其他工具則採用更全面的策略,並提供 MLOps 平台來控制 ML 生命週期的多個方面。
尋找可幫助您的團隊管理這些 ML 開發領域的 MLOps 解決方案,無論您是在尋找專業工具還是更廣泛的工具:
- 數據處理
- 設計與建模
- 項目和工作場所管理
- ML模型部署和持續維護
- 從始至終的生命週期管理,通常由全方位服務 MLOps 平台提供。
MLOps 工具
1. 流
機器學習生命週期由開源平台 MLflow 控制,包括中央模型註冊、部署和實驗。
MLflow 可供任何規模的團隊單獨或集體使用。 庫與該工具無關。
任何編程語言和機器學習庫都可以使用它。
為了簡化機器學習應用程序的訓練、部署和管理,MLFlow 與許多機器學習框架進行交互,包括 TensorFlow 和火炬。
此外,MLflow 提供易於使用的 API,可以包含在任何現有的機器學習程序或庫中。
MLflow 具有四個有助於跟踪和規劃實驗的關鍵功能:
- MLflow Tracking – 用於記錄機器學習代碼參數、版本、指標和工件以及隨後顯示和對比結果的 API 和 UI
- MLflow 項目 – 以可重用、可複制的格式打包機器學習代碼,以便轉移到生產環境或與其他數據科學家共享
- MLflow 模型 – 維護模型並將其部署到來自各種 ML 庫的一系列模型服務和推理系統
- MLflow 模型註冊表 – 一個中央模型存儲,可以對 MLflow 模型的整個生命週期進行協作管理,包括模型版本控制、階段轉換和註釋。
2. 庫伯流
Kubernetes 的機器學習工具箱稱為 Kubeflow。 打包和管理 Docker 容器,幫助維護 機器學習系統.
通過簡化機器學習工作流程的運行編排和部署,它提高了機器學習模型的可擴展性。
它是一個開源項目,包含一組精心挑選的補充工具和框架,適合不同的機器學習需求。
Kubeflow Pipelines 可以處理長 ML 訓練任務、手動實驗、可重複性和 DevOps 挑戰。
對於機器學習的幾個階段,包括訓練、管道開發和維護 Jupyter筆記本, Kubeflow 提供專門的服務和集成。
它可以讓您輕鬆管理和跟踪 AI 工作負載的生命週期,以及將機器學習 (ML) 模型和數據管道部署到 Kubernetes 集群。
它提供:
- 用於利用 SDK 與系統交互的筆記本
- 用於控制和監控運行、作業和實驗的用戶界面 (UI)
- 快速設計端到端解決方案,而無需每次重新構建,並重用組件和管道。
- Kubeflow Pipelines 作為 Kubeflow 的關鍵組件或獨立安裝提供。
3. 數據版本控制
用於機器學習項目的開源版本控制解決方案稱為 DVC,即數據版本控制。
無論您選擇哪種語言,它都是一個有助於管道定義的實驗性工具。
當您發現早期版本的 ML 模型存在問題時,DVC 利用代碼、數據版本控制和可重複性來幫助您節省時間。
此外,您可以使用 DVC 管道來訓練您的模型並將其分發給您的團隊成員。 大數據組織和版本控制可以由DVC處理,並且數據可以以易於訪問的方式存儲。
儘管它包括一些(有限的)實驗跟踪功能,但它主要側重於數據和管道版本控制和管理。
它提供:
- 它與存儲無關,因此可以採用多種存儲類型。
- 它還提供跟踪統計數據。
- 將 ML 階段加入 DAG 並從頭到尾運行整個管道的預構建方法
- 每個機器學習模型的整個開發過程都可以使用其完整代碼和數據來源進行跟踪。
- 通過忠實保留實驗的初始配置、輸入數據和程序代碼來實現可重複性。
4. 厚皮動物
Pachyderm 是一個用於機器學習和數據科學的版本控製程序,類似於 DVC。
此外,因為它是使用創建的 Docker 和 Kubernetes,它可以在任何云平台上執行和部署機器學習應用程序。
Pachyderm 保證機器學習模型中使用的每條數據都可以追溯並進行版本控制。
它用於創建、分發、管理和關注機器學習模型。 模型註冊表、模型管理系統和 CLI 工具箱都包含在內。
開發人員可以使用 Pachyderm 的數據基礎自動化並擴展其機器學習生命週期,這也確保了可重複性。
它支持嚴格的數據治理標準,降低數據處理和存儲成本,並幫助企業更快地將其數據科學計劃推向市場。
5. 聚軸蛋白
使用 Polyaxon 平台,可以在機器學習項目和深度學習應用程序的整個生命週期中進行複制和管理。
Polyaxon 能夠託管和管理該工具,並且可以將其放置在任何數據中心或云提供商中。 例如 Torch、Tensorflow 和 MXNet,它們支持所有最流行的深度學習框架。
在編排方面,Polyaxon 使您能夠通過 CLI、儀表板、SDK 或 REST API 安排任務和測試,從而充分利用集群。
它提供:
- 您現在可以使用開源版本,但它也包括企業的選擇。
- 儘管它涵蓋了完整的生命週期(包括運行編排),但它的功能遠不止於此。
- 它包含技術參考文檔、入門指南、學習材料、手冊、教程、變更日誌等,是一個文檔豐富的平台。
- 通過實驗洞察儀表板,可以密切關注、跟踪和評估每個優化實驗。
6. 彗星
Comet 是一個元機器學習平台,可以跟踪、對比、解釋和改進實驗和模型。
您的所有實驗都可以在一個位置查看和比較。
它適用於任何機器學習任務、任何執行代碼的地方以及任何機器學習庫。
Comet 適用於團體、個人、學術機構、企業以及任何希望快速可視化實驗、簡化工作和進行實驗的任何人。
數據科學家和團隊可以使用自託管、基於雲的元機器學習平台 Comet 來跟踪、澄清、改進和比較實驗和模型。
它提供:
- 團隊成員可以通過多種方式共享任務。
- 它具有多種集成功能,可以輕鬆地將其與其他技術鏈接起來
- 與當前的 ML 庫配合良好
- 負責用戶管理
- 啟用實驗比較,包括代碼、超參數、指標、預測、依賴性和系統指標的比較。
- 為視覺、音頻、文本和表格數據提供不同的模塊,使您可以可視化樣本。
7. 奧圖納
Optuna是一個自主超參數優化系統,可應用於機器學習和深度學習以及其他領域。
它包含多種尖端算法,您可以從中選擇(或鏈接),使得在眾多計算機上分配訓練變得非常簡單,並提供有吸引力的結果可視化。
PyTorch、TensorFlow、Keras、FastAI、sci-kit-learn、LightGBM 和 XGBoost 等流行的機器學習庫都與其集成。
它提供了尖端的算法,使客戶能夠通過迅速減少看起來不太有希望的樣本來更快地獲得結果。
使用基於Python的算法,它自動搜索理想的超參數。 Optuna 鼓勵跨多個線程進行並行超參數搜索,而無需更改原始代碼。
它提供:
- 支持集群以及單機(多進程)(多節點)的分佈式訓練
- 它支持多種修剪技術來加速收斂(並使用更少的計算)
- 它具有多種有效的可視化功能,例如切片圖、等高線圖和平行坐標。
8. 凱德羅
Kedro 是一個免費的 Python 框架,用於編寫可以為數據科學項目更新和維護的代碼。
它將軟件工程最佳實踐的想法引入機器學習代碼。 Python 是該工作流編排工具的基礎。
為了使您的 ML 流程更簡單、更精確,您可以開發可重複、可維護和模塊化的工作流程。
Kedro 將模塊化、職責分離和版本控制等軟件工程原理融入到機器學習環境中。
它在Cookiecutter Data Science的基礎上,提供了一個通用的、適應性強的項目框架。
用於跨多個文件系統和文件格式存儲和加載數據的許多簡單數據連接器由數據目錄管理。 它使機器學習項目更加有效,並使構建數據管道變得更加簡單。
它提供:
- Kedro 允許分散或單獨的機器部署。
- 您可以使用管道抽象自動化 Python 代碼和工作流可視化之間的依賴關係。
- 通過使用模塊化、可重用的代碼,該技術促進了各個級別的團隊協作,並提高了編碼環境中的生產力。
- 主要目標是通過編寫可維護的數據科學編程來克服 Jupyter 筆記本、一次性腳本和粘合代碼的缺點。
9. BentoML
使用 BentoML 可以更輕鬆地構建機器學習 API 端點。
它提供了一個典型而簡潔的基礎架構,可將學習的機器學習模型轉移到生產中。
它使您能夠打包學習的模型以在生產環境中使用,並使用任何 ML 框架解釋它們。 支持離線批量服務和在線API服務。
BentoML 的特點是高性能的模型服務器和靈活的工作流程。
此外,該服務器還提供自適應微批處理。 UI 儀表板提供了組織模型和跟踪部署過程的統一方法。
由於運行機制是模塊化的並且配置是可重用的,因此不會出現服務器停機的情況。 它是一個用於提供、組織和部署 ML 模型的靈活平台。
它提供:
- 它具有適應性強的模塊化設計。
- 它支持跨多個平台進行部署。
- 它無法自動處理水平縮放。
- 它支持單一模型格式、模型管理、模型打包和高性能模型服務。
10. 塞爾頓
數據科學家可以使用開源 Seldon Core 框架在 Kubernetes 上大規模創建、部署和管理機器學習模型和實驗。
TensorFlow、sci-kit-learn、Spark、R、Java 和 H2O 只是它支持的幾個工具包。
它還與 Kubeflow 和 RedHat 的 OpenShift 接口。 Seldon 核心將機器學習模型(ML 模型)或語言包裝器(Python、Java 等語言)轉換為生產 REST/GRPC 微服務。
用於改進機器學習過程的最佳 MLOps 工具之一就是這個。
使用 Seldon Core 容器化 ML 模型並測試可用性和安全性非常簡單。
它提供:
- 通過多種替代方案(例如金絲雀部署)可以使模型部署變得更簡單。
- 要了解為什麼做出特定預測,請使用模型解釋器。
- 當出現問題時,使用警報系統密切關註生產模型。
結論
MLOps 可以幫助改善機器學習操作。 MLOps 可以加快部署速度,使數據收集和調試更簡單,並改善工程師和數據科學家之間的協作。
為了讓您選擇最適合您需求的 MLOps 工具,本文研究了 10 種流行的 MLOps 解決方案,其中大多數都是開源的。
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