Entdecken Sie die besten MLOps Tools für Experimentverfolgung, Modell-Metadatenverwaltung, Workflow-Orchestrierung, Daten- und Pipeline-Versionierung, Modellbereitstellung und -bereitstellung sowie Modellüberwachung in der Produktion.
Wie wir in unserem Artikel „ Erste Schritte mit MLOps“ erläutern , basiert MLOps auf den Grundlagen von DevOps, der Softwareentwicklungsstrategie zum effizienten Schreiben, Bereitstellen und Ausführen von Unternehmensanwendungen.
Es handelt sich um einen Ansatz zur Verwaltung von Machine-Learning-Projekten im großen Maßstab. MLOps verbessert die Zusammenarbeit zwischen Entwicklungs-, Betriebs- und Data-Science-Teams. Das Ergebnis ist eine schnellere Modellbereitstellung, optimierte Teamproduktivität, geringere Risiken und Kosten sowie eine kontinuierliche Modellüberwachung in der Produktion.
Erfahren Sie, warum MLOps wichtig ist und welche Probleme es lösen soll, indem Sie unseren Blog über die Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft von MLOps lesen .
In diesem Beitrag lernen wir die besten MLOps-Tools für die Modellentwicklung, Bereitstellung und Überwachung kennen, um das Ökosystem des maschinellen Lernens zu standardisieren, zu vereinfachen und zu optimieren. Um eine gründliche Einführung in die MLOps-Grundlagen zu erhalten , sehen Sie sich unseren Skill Track an.
Rahmenwerk für große Sprachmodelle (LLMs)
Mit der Einführung von GPT-3.5 hat das Rennen um die Erstellung großer Sprachmodelle und die Ausschöpfung des vollen Potenzials moderner KI begonnen. LLMs erfordern Vektordatenbanken und Integrationsframeworks zum Erstellen intelligenter KI-Anwendungen.
1. Qdrant
Qdrant ist eine Open-Source-Suchmaschine für Vektorähnlichkeiten und eine Vektordatenbank, die einen produktionsbereiten Dienst mit einer praktischen API bereitstellt, mit der Sie Vektoreinbettungen speichern, suchen und verwalten können.
Hauptmerkmale:
- Benutzerfreundliche API : Es bietet eine benutzerfreundliche Python-API und ermöglicht Entwicklern außerdem, Client-Bibliotheken in mehreren Programmiersprachen zu generieren.
- Schnell und genau : Es verwendet eine einzigartige benutzerdefinierte Modifikation des HNSW-Algorithmus für die ungefähre Suche nach dem nächsten Nachbarn und bietet modernste Suchgeschwindigkeiten ohne Kompromisse bei der Genauigkeit.
- Umfangreiche Datentypen : Qdrant unterstützt eine große Vielfalt an Datentypen und Abfragebedingungen, darunter Zeichenfolgenübereinstimmung, numerische Bereiche, Geostandorte und mehr.
- Verteilt : Es ist Cloud-nativ und kann horizontal skaliert werden, sodass Entwickler genau die richtige Menge an Rechenressourcen für die Datenmenge verwenden können, die sie verarbeiten müssen.
- Effizient : Qdrant wurde vollständig in Rust entwickelt, einer Sprache, die für ihre Leistung und Ressourceneffizienz bekannt ist.
Entdecken Sie die besten Vektordatenbanken, indem Sie „ Die 5 besten Vektordatenbanken | Eine Liste mit Beispielen“ lesen .
2. LangChain
LangChain ist ein vielseitiges und leistungsstarkes Framework zur Entwicklung sprachmodellbasierter Anwendungen. Es bietet mehrere Komponenten, mit denen Entwickler kontextsensitive und auf Argumentation basierende Anwendungen erstellen, bereitstellen und überwachen können.
Das Framework besteht aus 4 Hauptkomponenten:
- LangChain-Bibliotheken : Die Python- und JavaScript-Bibliotheken bieten Schnittstellen und Integrationen, mit denen Sie kontextsensitive Reasoning-Anwendungen entwickeln können.
- LangChain-Vorlagen : Diese Sammlung leicht einsetzbarer Referenzarchitekturen deckt ein breites Aufgabenspektrum ab und bietet Entwicklern vorgefertigte Lösungen.
- LangServe : Diese Bibliothek ermöglicht Entwicklern, LangChain-Ketten als REST-API bereitzustellen.
- LangSmith : Eine Plattform, die Ihnen das Debuggen, Testen, Bewerten und Überwachen von Ketten ermöglicht, die auf einem beliebigen LLM-Framework basieren.
Erfahren Sie , wie Sie mit LangChain LLM-Anwendungen erstellen und entdecken Sie das ungenutzte Potenzial großer Sprachmodelle.
Tools zur Experimentverfolgung und Verwaltung von Modellmetadaten
Mit diesen Tools können Sie Modellmetadaten verwalten und Experimente nachverfolgen:
3. MLFlow
MLflow ist ein Open-Source-Tool, mit dem Sie Kernteile des Machine-Learning-Lebenszyklus verwalten können. Es wird im Allgemeinen zur Experimentverfolgung verwendet, Sie können es aber auch für Reproduzierbarkeit, Bereitstellung und Modellregistrierung verwenden. Sie können die Machine-Learning-Experimente und Modellmetadaten mithilfe von CLI, Python, R, Java und REST API verwalten.
MLflow hat vier Kernfunktionen:
- MLflow-Tracking : Speichern und Zugreifen auf Code, Daten, Konfiguration und Ergebnisse.
- MLflow-Projekte : Paketieren Sie die Data-Science-Quelle zur Reproduzierbarkeit.
- MLflow-Modelle : Bereitstellen und Verwalten von Modellen für maschinelles Lernen in verschiedenen Serverumgebungen.
- MLflow Model Registry : ein zentraler Modellspeicher, der Versionierung, Phasenübergänge, Anmerkungen und die Verwaltung von Modellen für maschinelles Lernen ermöglicht.
4. Komet ML
Comet ML ist eine Plattform zum Verfolgen, Vergleichen, Erklären und Optimieren von Modellen und Experimenten des maschinellen Lernens. Sie können es mit jeder beliebigen Bibliothek für maschinelles Lernen verwenden, beispielsweise Scikit-learn, Pytorch, TensorFlow und HuggingFace.
Comet ML ist für Einzelpersonen, Teams, Unternehmen und Akademiker geeignet. Jeder kann damit Experimente einfach visualisieren und vergleichen. Darüber hinaus können Sie damit Beispiele aus Bildern, Audio, Text und tabellarischen Daten visualisieren.
5. Gewichte und Vorurteile
Weights & Biases ist eine ML-Plattform für Experimentverfolgung, Daten- und Modellversionierung, Hyperparameteroptimierung und Modellverwaltung. Darüber hinaus können Sie damit Artefakte (Datensätze, Modelle, Abhängigkeiten, Pipelines und Ergebnisse) protokollieren und die Datensätze (Audio, visuell, Text und tabellarisch) visualisieren.
Weights & Biases verfügt über ein benutzerfreundliches zentrales Dashboard für Machine-Learning-Experimente. Wie Comet ML können Sie es in andere Machine-Learning-Bibliotheken integrieren, wie Fastai, Keras, PyTorch, Hugging Face, Yolov5, Spacy und viele mehr. Unsere Einführung in Weights & Biases finden Sie in einem separaten Artikel.
Hinweis : Sie können auch TensorBoard, Pachyderm, DagsHub und DVC Studio zur Experimentverfolgung und zur Verwaltung von ML-Metadaten verwenden.
Orchestrierungs- und Workflow-Pipelines MLOps-Tools
Diese Tools unterstützen Sie beim Erstellen von Data-Science-Projekten und Verwalten von Machine-Learning-Workflows:
6. Präfekt
The Prefect ist ein moderner Datenstapel zum Überwachen, Koordinieren und Orchestrieren von Arbeitsabläufen zwischen und über Anwendungen hinweg. Es ist ein Open-Source-Tool mit geringem Aufwand, das für End-to-End-Pipelines für maschinelles Lernen entwickelt wurde.
Sie können entweder Prefect Orion UI oder Prefect Cloud für die Datenbanken verwenden.
Prefect Orion UI ist eine Open-Source-Orchestrierungs-Engine und ein API-Server, die lokal gehostet werden. Sie bietet Ihnen Einblicke in die lokale Prefect Orion-Instanz und die Arbeitsabläufe.
Prefect Cloud ist ein gehosteter Dienst, mit dem Sie Flows, Flow-Ausführungen und Bereitstellungen visualisieren können. Darüber hinaus können Sie Konten, Arbeitsbereiche und die Teamzusammenarbeit verwalten.
7. Metaflow
Metaflow ist ein leistungsstarkes, praxiserprobtes Workflow-Management-Tool für Data Science- und Machine Learning-Projekte. Es wurde für Datenwissenschaftler entwickelt, damit diese sich auf die Erstellung von Modellen konzentrieren können, anstatt sich um MLOps-Engineering kümmern zu müssen.
Mit Metaflow können Sie Workflows entwerfen, sie im großen Maßstab ausführen und das Modell in der Produktion einsetzen. Es verfolgt und versioniert Machine-Learning-Experimente und -Daten automatisch. Darüber hinaus können Sie die Ergebnisse im Notebook visualisieren.
Metaflow funktioniert mit mehreren Clouds (einschließlich AWS, GCP und Azure) und verschiedenen Python-Paketen für maschinelles Lernen (wie Scikit-learn und Tensorflow). Die API ist auch für die Sprache R verfügbar.
8. Kedro
Kedro ist ein auf Python basierendes Tool zur Workflow-Orchestrierung. Sie können es zum Erstellen reproduzierbarer, wartbarer und modularer Data-Science-Projekte verwenden. Es integriert Konzepte aus der Softwareentwicklung in das maschinelle Lernen, wie Modularität, Trennung von Belangen und Versionierung.
Mit Kedro können Sie:
- Richten Sie Abhängigkeiten und Konfiguration ein.
- Daten einrichten.
- Erstellen, visualisieren und führen Sie die Pipelines aus.
- Protokollierung und Experimentverfolgung.
- Bereitstellung auf einer einzelnen oder verteilten Maschine.
- Erstellen Sie wartbaren Data Science-Code.
- Erstellen Sie modularen, wiederverwendbaren Code.
- Arbeiten Sie bei Projekten mit Teamkollegen zusammen.
Hinweis : Sie können Kubeflow und DVC auch für Orchestrierung und Workflow-Pipelines verwenden.
Tools zur Daten- und Pipeline-Versionierung
Mit diesen MLOps-Tools können Sie Aufgaben rund um die Daten- und Pipeline-Versionierung verwalten:
9. Dickhäuter
Pachyderm automatisiert die Datentransformation mit Datenversionierung, Herkunft und End-to-End-Pipelines auf Kubernetes. Sie können beliebige Daten (Bilder, Protokolle, Videos, CSVs), beliebige Sprachen (Python, R, SQL, C/C++) und in jedem Maßstab (Petabyte an Daten, Tausende von Jobs) integrieren.
Die Community Edition ist Open Source und für kleine Teams gedacht. Organisationen und Teams, die erweiterte Funktionen wünschen, können sich für die Enterprise Edition entscheiden.
Genau wie bei Git können Sie Ihre Daten mit einer ähnlichen Syntax versionieren. In Pachyderm ist die höchste Ebene des Objekts Repository, und Sie können Commit, Branches, File, History und Provenance verwenden, um den Datensatz zu verfolgen und zu versionieren.
10. Datenversionskontrolle (DVC)
Data Version Control ist ein Open-Source-Tool und ein beliebtes Tool für Machine-Learning-Projekte. Es arbeitet nahtlos mit Git zusammen und bietet Ihnen Versionierung für Code, Daten, Modelle, Metadaten und Pipelines.
DVC ist mehr als nur ein Tool zur Datenverfolgung und Versionierung.
Sie können es verwenden für:
- Experimentverfolgung (Modellmetriken, Parameter, Versionierung).
- Erstellen, visualisieren und führen Sie Pipelines für maschinelles Lernen aus.
- Workflow für Bereitstellung und Zusammenarbeit.
- Reproduzierbarkeit.
- Daten- und Modellregister.
- Kontinuierliche Integration und Bereitstellung für maschinelles Lernen mit CML .
Hinweis : DagsHub kann auch zur Daten- und Pipeline-Versionierung verwendet werden.
11. SeeFS
LakeFS ist ein skalierbares Open-Source-Tool zur Versionskontrolle von Daten, das eine Git-ähnliche Versionskontrollschnittstelle für die Objektspeicherung bietet, sodass Benutzer ihre Datenseen wie ihren Code verwalten können. Mit LakeFS können Benutzer Daten im Exabyte-Maßstab versionieren, was es zu einer hochgradig skalierbaren Lösung für die Verwaltung großer Datenseen macht.
Zusätzliche Funktionen :
- Führen Sie Git-Operationen wie Branching, Commit und Merge über jeden beliebigen Speicherdienst aus.
- Schnellere Entwicklung ohne Copy-Branching für reibungsloses Experimentieren und einfache Zusammenarbeit
- Verwenden Sie Pre-Commit- und Merge-Hooks für CI/CD-Workflows, um saubere Workflows sicherzustellen
- Eine ausfallsichere Plattform ermöglicht eine schnellere Wiederherstellung nach Datenproblemen mit Wiederherstellungsfunktion.
Feature-Stores
Feature Stores sind zentralisierte Repositories zum Speichern, Versionieren, Verwalten und Bereitstellen von Features (verarbeitete Datenattribute, die zum Trainieren von Machine-Learning-Modellen verwendet werden) für Machine-Learning-Modelle in der Produktion sowie für Trainingszwecke.
12. Fest
Feast ist ein Open-Source-Feature-Store, der Machine-Learning-Teams dabei unterstützt, Echtzeitmodelle in die Produktion zu bringen und eine Feature-Plattform aufzubauen, die die Zusammenarbeit zwischen Ingenieuren und Datenwissenschaftlern fördert.
Hauptmerkmale :
- Verwalten Sie einen Offline-Shop, einen Online-Shop mit geringer Latenz und einen Feature-Server, um eine durchgängige Verfügbarkeit der Features sowohl für Schulungs- als auch für Bereitstellungszwecke sicherzustellen.
- Vermeiden Sie Datenlecks, indem Sie präzise Point-in-Time-Feature-Sets erstellen und so Datenwissenschaftler von der fehleranfälligen Datensatzverknüpfung befreien.
- Entkoppeln Sie ML von der Dateninfrastruktur, indem Sie eine einzige Zugriffsebene verwenden.
13. Funktionsformular
Featureform ist ein virtueller Feature-Store, der es Datenwissenschaftlern ermöglicht, die Features ihres ML-Modells zu definieren, zu verwalten und bereitzustellen. Es kann Datenwissenschaftsteams dabei helfen, die Zusammenarbeit zu verbessern, Experimente zu organisieren, die Bereitstellung zu erleichtern, die Zuverlässigkeit zu erhöhen und die Compliance zu wahren.
Hauptmerkmale :
- Verbessern Sie die Zusammenarbeit, indem Sie Funktionen im gesamten Team teilen, wiederverwenden und verstehen.
- Wenn Ihre Funktion zur Bereitstellung bereit ist, orchestriert Featureform Ihre Dateninfrastruktur, um sie für die Produktion vorzubereiten.
- Das System stellt sicher, dass keine Funktionen, Beschriftungen oder Trainingssätze geändert werden können, um die Zuverlässigkeit zu verbessern.
- Mit integrierter rollenbasierter Zugriffskontrolle, Prüfprotokollen und dynamischen Bereitstellungsregeln kann Featureform Ihre Compliance-Logik direkt durchsetzen.
Modelltests
Mit diesen MLOps-Tools können Sie die Modellqualität testen und die Zuverlässigkeit, Robustheit und Genauigkeit von Machine-Learning-Modellen sicherstellen:
14. Deepchecks ML-Modelle testen
Deepchecks ist eine Open-Source-Lösung, die alle Ihre ML-Validierungsanforderungen erfüllt und sicherstellt, dass Ihre Daten und Modelle von der Forschung bis zur Produktion gründlich getestet werden. Es bietet einen ganzheitlichen Ansatz zur Validierung Ihrer Daten und Modelle durch seine verschiedenen Komponenten.
Deepchecks besteht aus drei Komponenten:
- Deepchecks-Tests : ermöglicht Ihnen das Erstellen benutzerdefinierter Prüfungen und Suiten für die Validierung von Tabellen, natürlicher Sprachverarbeitung und Computer Vision.
- CI- und Testmanagement : bietet CI- und Testmanagement, um Sie bei der Zusammenarbeit mit Ihrem Team und der effektiven Verwaltung von Testergebnissen zu unterstützen.
- Deepchecks-Überwachung : verfolgt und validiert Modelle in der Produktion.
15. TruEra
TruEra ist eine fortschrittliche Plattform, die die Qualität und Leistung von Modellen durch automatisierte Tests, Erklärbarkeit und Ursachenanalyse verbessern soll. Sie bietet verschiedene Funktionen zur Optimierung und Fehlerbehebung von Modellen, zur Erzielung erstklassiger Erklärbarkeit und zur einfachen Integration in Ihren ML-Technologie-Stack.
Hauptmerkmale :
- Mit der Funktion zum Testen und Debuggen von Modellen können Sie die Modellqualität während der Entwicklung und Produktion verbessern.
- Es können automatisierte und systematische Tests durchgeführt werden, um Leistung, Stabilität und Fairness sicherzustellen.
- Es versteht die Entwicklung von Modellversionen. Dadurch können Sie Erkenntnisse gewinnen, die eine schnellere und effektivere Modellentwicklung ermöglichen.
- Identifizieren und bestimmen Sie, welche spezifischen Merkmale zur Modellverzerrung beitragen.
- TruEra lässt sich problemlos in Ihre aktuelle Infrastruktur und Ihren Arbeitsablauf integrieren.
Tools zur Modellbereitstellung und -bereitstellung
Beim Bereitstellen von Modellen können diese MLOps-Tools äußerst hilfreich sein:
16. Kubeflow
Kubeflow macht die Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen auf Kubernetes einfach, portierbar und skalierbar. Sie können es zur Datenaufbereitung, Modellschulung, Modelloptimierung, Vorhersagebereitstellung und zur Leistungssteigerung des Modells in der Produktion verwenden. Sie können Machine-Learning-Workflows lokal, vor Ort oder in der Cloud bereitstellen. Kurz gesagt: Es macht Kubernetes für Data-Science-Teams einfach.
Hauptmerkmale :
- Zentralisiertes Dashboard mit interaktiver Benutzeroberfläche.
- Pipelines für maschinelles Lernen zur Reproduzierbarkeit und Optimierung.
- Bietet native Unterstützung für JupyterLab, RStudio und Visual Studio Code.
- Hyperparameter-Tuning und Suche nach neuronalen Architekturen.
- Trainingsjobs für Tensorflow, Pytorch, PaddlePaddle, MXNet und XGboost.
- Arbeit planen.
- Stellen Sie Administratoren eine Mehrbenutzerisolierung zur Verfügung.
- Funktioniert mit allen großen Cloud-Anbietern.
10. BentoML
BentoML vereinfacht und beschleunigt die Bereitstellung von Machine-Learning-Anwendungen. Es ist ein Python-basiertes Tool zum Bereitstellen und Warten von APIs in der Produktion. Es skaliert mit leistungsstarken Optimierungen durch parallele Inferenz und adaptives Batching und bietet Hardwarebeschleunigung.
Das interaktive zentrale Dashboard von BentoML erleichtert die Organisation und Überwachung bei der Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen. Das Beste daran ist, dass es mit allen Arten von Machine-Learning-Frameworks wie Keras, ONNX, LightGBM, Pytorch und Scikit-learn funktioniert. Kurz gesagt bietet BentoML eine Komplettlösung für die Bereitstellung, Bereitstellung und Überwachung von Modellen.
18. Endpunkte für die Inferenz von umarmenden Gesichtern
Hugging Face Inference Endpoints ist ein Cloud-basierter Dienst von Hugging Face, einer All-in-One-ML-Plattform, mit der Benutzer Modelle, Datensätze und Demos trainieren, hosten und teilen können. Diese Endpunkte sollen Benutzern helfen, ihre trainierten Machine-Learning-Modelle für Inferenzen einzusetzen, ohne dass sie die erforderliche Infrastruktur einrichten und verwalten müssen.
Hauptmerkmale :
- Halten Sie die Kosten je nach Bedarf so niedrig wie 0,06 $ pro CPU-Kern/Std. und 0,6 $ pro GPU/Std.
- Einfache Bereitstellung innerhalb von Sekunden.
- Vollständig verwaltet und automatisch skaliert.
- Teil des Hugging Face-Ökosystems.
- Sicherheit auf Unternehmensebene.
Hinweis: Sie können zum Bereitstellen und Bereitstellen von Modellen auch MLflow und AWS Sagemaker verwenden.
Modellüberwachung in Produktions-ML-Ops-Tools
Unabhängig davon, ob sich Ihr ML-Modell in der Entwicklung, Validierung oder in der Produktion befindet, können Ihnen diese Tools dabei helfen, eine Reihe von Faktoren zu überwachen:
19. Offensichtlich
Evidently AI ist eine Open-Source-Python-Bibliothek zur Überwachung von ML-Modellen während der Entwicklung, Validierung und in der Produktion. Sie prüft Daten- und Modellqualität, Datendrift, Zieldrift sowie Regressions- und Klassifizierungsleistung.
Es besteht offensichtlich aus drei Hauptkomponenten:
- Tests (Batch-Modellprüfungen): zum Durchführen strukturierter Daten- und Modellqualitätsprüfungen.
- Berichte (interaktive Dashboards): Interaktive Datendrift, Modellleistung und Zielvirtualisierung.
- Monitore (Echtzeitüberwachung): Überwacht Daten und Modellmetriken vom bereitgestellten ML-Dienst.
20. Geiger
Fiddler AI ist ein ML-Modellüberwachungstool mit einer benutzerfreundlichen, übersichtlichen Benutzeroberfläche. Sie können damit Vorhersagen erklären und debuggen, das Modusverhalten für den gesamten Datensatz analysieren, Machine-Learning-Modelle in großem Maßstab bereitstellen und die Modellleistung überwachen.
Schauen wir uns die wichtigsten Fiddler AI-Funktionen für die ML-Überwachung an:
- Leistungsüberwachung : Detaillierte Visualisierung von Datendriften, wann und wie sie driften.
- Datenintegrität : Vermeiden Sie die Eingabe falscher Daten für das Modelltraining.
- Ausreißer verfolgen : zeigt univariate und multivariate Ausreißer.
- Servicemetriken : Zeigt grundlegende Einblicke in die ML-Servicevorgänge.
- Warnungen : Richten Sie Warnungen für ein Modell oder eine Gruppe von Modellen ein, um vor Problemen in der Produktion zu warnen.
Laufzeit-Engines
Die Runtime-Engine ist für das Laden des Modells, die Vorverarbeitung der Eingabedaten, das Ausführen von Inferenzen und die Rückgabe der Ergebnisse an die Client-Anwendung verantwortlich.
21. Strahl
Ray ist ein vielseitiges Framework zum Skalieren von KI- und Python-Anwendungen, das Entwicklern die Verwaltung und Optimierung ihrer Machine-Learning-Projekte erleichtert.
Die Plattform besteht aus zwei Hauptkomponenten: einer verteilten Kernlaufzeit und einer Reihe von KI-Bibliotheken, die auf die Vereinfachung von ML-Berechnungen zugeschnitten sind.
Ray Core bietet einen begrenzten Satz grundlegender Elemente, die zum Erstellen und Erweitern verteilter Anwendungen verwendet werden können random forest.
- Aufgaben sind Funktionen, die keinen Status haben und innerhalb des Clusters ausgeführt werden.
- Akteure sind zustandsbehaftete Arbeitsprozesse, die innerhalb des Clusters erstellt werden.
- Objekte sind unveränderliche Werte, auf die von jeder Komponente innerhalb des Clusters zugegriffen werden kann.
Ray bietet außerdem KI-Bibliotheken für skalierbare Datensätze für ML, verteiltes Training, Hyperparameter-Tuning, bestärkendes Lernen sowie skalierbares und programmierbares Serving.
Das folgende Beispiel demonstriert das Trainieren und Bereitstellen eines Gradient Boosting Classifier-Modells.
22. Kern
Nuclio ist ein leistungsstarkes Framework, das sich auf Daten, I/O und rechenintensive Workloads konzentriert. Es ist serverlos konzipiert, sodass Sie sich nicht um die Verwaltung von Servern kümmern müssen. Nuclio ist gut in beliebte Data-Science-Tools wie Jupyter und Kubeflow integriert. Es unterstützt außerdem eine Vielzahl von Daten- und Streaming-Quellen und kann über CPUs und GPUs ausgeführt werden.
Hauptmerkmale :
- Erfordert minimale CPU/GPU- und E/A-Ressourcen, um Echtzeitverarbeitung bei maximaler Parallelität durchzuführen.
- Integriert sich in eine Vielzahl von Datenquellen und ML-Frameworks.
- Bietet zustandsbehaftete Funktionen mit Datenpfadbeschleunigung
- Portabilität auf allen Arten von Geräten und Cloud-Plattformen, insbesondere auf Geräten mit geringem Stromverbrauch.
- Für Unternehmen konzipiert.
End-to-End-MLOps-Plattformen
Wenn Sie nach einem umfassenden MLOps-Tool suchen, das Sie während des gesamten Prozesses unterstützen kann, sind hier einige der besten:
23. AWS SageMaker
Amazon Web Services SageMaker ist eine Komplettlösung für MLOps. Sie können die Modellentwicklung trainieren und beschleunigen, Experimente verfolgen und versionieren, ML-Artefakte katalogisieren, CI/CD-ML-Pipelines integrieren und Modelle nahtlos in der Produktion bereitstellen, bereitstellen und überwachen.
Hauptmerkmale :
- Eine kollaborative Umgebung für Data-Science-Teams.
- Automatisieren Sie ML-Trainings-Workflows.
- Stellen Sie Modelle in der Produktion bereit und verwalten Sie sie.
- Verfolgen und verwalten Sie Modellversionen.
- CI/CD für automatische Integration und Bereitstellung.
- Kontinuierliche Überwachung und Beibehaltung von Modellen zur Aufrechterhaltung der Qualität.
- Optimieren Sie Kosten und Leistung.
24. DagsHub
DagsHub ist eine Plattform für die Machine-Learning-Community zum Verfolgen und Versionieren von Daten, Modellen, Experimenten, ML-Pipelines und Code. Damit kann Ihr Team Machine-Learning-Projekte erstellen, überprüfen und freigeben.
Einfach ausgedrückt ist es ein GitHub für maschinelles Lernen und Sie erhalten verschiedene Tools zur Optimierung des End-to-End-Maschinenlernprozesses.
Hauptmerkmale :
- Git- und DVC-Repository für Ihre ML-Projekte.
- DagsHub-Logger und MLflow-Instanz zur Experimentverfolgung.
- Datensatzannotation mithilfe der Label-Studio-Instanz.
- Vergleichen der Jupyter-Notebooks, des Codes, der Datensätze und der Bilder.
- Möglichkeit, die Datei, die Codezeile oder den Datensatz zu kommentieren.
- Erstellen Sie einen Bericht für das Projekt, genau wie beim GitHub-Wiki.
- ML-Pipeline-Visualisierung.
- Reproduzierbare Ergebnisse.
- Ausführen von CI/CD für Modelltraining und -bereitstellung.
- Datenzusammenführung.
- Bietet Integration mit GitHub, Google Colab, DVC, Jenkins, externem Speicher, Webhooks und New Relic.
25. Iguazio MLOps-Plattform
Die Iguazio MLOps-Plattform ist eine End-to-End-MLOps-Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, die Machine-Learning-Pipeline von der Datenerfassung und -aufbereitung bis hin zu Training, Bereitstellung und Überwachung in der Produktion zu automatisieren. Sie bietet eine offene ( MLRun ) und verwaltete Plattform.
Ein wesentliches Unterscheidungsmerkmal der Iguazio MLOps-Plattform ist ihre Flexibilität bei den Bereitstellungsoptionen. Benutzer können KI-Anwendungen überall bereitstellen, einschließlich in Cloud-, Hybrid- oder On-Premise-Umgebungen. Dies ist besonders wichtig für Branchen wie das Gesundheitswesen und den Finanzbereich, in denen Datenschutzbedenken eine On-Premise-Bereitstellung erforderlich machen können.
Hauptmerkmale :
- Die Plattform ermöglicht es Benutzern, Daten aus beliebigen Quellen zu übernehmen und mithilfe des integrierten Feature Stores wiederverwendbare Online- und Offline-Funktionen zu erstellen.
- Es unterstützt das kontinuierliche Trainieren und Auswerten von Modellen im großen Maßstab durch die Verwendung skalierbarer Serverless-Lösungen mit automatisierter Nachverfolgung, Datenversionierung sowie kontinuierlicher Integration und Bereitstellung.
- Einfaches Bereitstellen von Modellen in der Produktion mit nur wenigen Klicks, kontinuierliche Überwachung der Modellleistung und Minimierung von Modelldrift.
- Die Plattform verfügt über ein einfaches Dashboard zum Verwalten, Steuern und Überwachen von Modellen und der Echtzeitproduktion.
Fazit
Wir befinden uns in einer Zeit, in der die MLOps-Branche boomt. Jede Woche gibt es neue Entwicklungen, neue Startups und neue Tools, die das Grundproblem der Konvertierung von Notebooks in produktionsreife Anwendungen lösen sollen. Sogar bestehende Tools erweitern den Horizont und integrieren neue Funktionen, um zu Super-MLOps-Tools zu werden.
In diesem Blog haben wir die besten MLOps-Tools für verschiedene Schritte des MLOps-Prozesses kennengelernt. Diese Tools helfen Ihnen während der Experimentier-, Entwicklungs-, Bereitstellungs- und Überwachungsphasen.
Wenn Sie neu im Bereich des maschinellen Lernens sind und die wesentlichen Fähigkeiten erlernen möchten, um eine Stelle als Wissenschaftler für maschinelles Lernen zu ergattern, versuchen Sie es mit unserem Karriereweg „Wissenschaftler für maschinelles Lernen mit Python“ .
Wenn Sie ein Profi sind und mehr über standardmäßige MLOps-Praktiken erfahren möchten, lesen Sie unseren Artikel zu den MLOps-Best Practices und ihrer Anwendung und sehen Sie sich unseren Skill Track „MLOps-Grundlagen“ an.
Häufig gestellte Fragen zu MLOps-Tools
MLOps-Tools helfen dabei, das ML-Ökosystem zu standardisieren, zu vereinfachen und zu optimieren. Diese Tools werden für die Experimentverfolgung, die Verwaltung von Modellmetadaten, die Orchestrierung, die Modelloptimierung, die Workflow-Versionierung, die Modellbereitstellung und -bereitstellung sowie die Modellüberwachung in der Produktion verwendet.
Fähigkeit, Cloud-Lösungen zu implementieren.
Erfahrung mit Docker und Kubernetes.
Erfahrung mit Qualitätssicherung durch Experimentverfolgung und Workflow-Versionierung.
Fähigkeit zum Erstellen von MLOps-Pipelines.
Vertraut mit dem Linux-Betriebssystem.
Erfahrung mit ML-Frameworks wie PyTorch, Tensorflow und TFX.
Erfahrung mit DevOps und Softwareentwicklung.
Erfahrung mit Unit- und Integrationstests, Daten- und Modellvalidierung sowie Überwachung nach der Bereitstellung.
AWS, GCP und Azure bieten eine Vielzahl von Tools für den Lebenszyklus des maschinellen Lernens. Sie alle bieten End-to-End-Lösungen für MLOps. AWS ist in Bezug auf Popularität und Marktanteil führend. Es bietet auch einfache Lösungen für Modelltraining, Bereitstellung und Überwachung.
Das hängt von Ihrer bisherigen Erfahrung ab. Um MLOps zu beherrschen, müssen Sie sowohl maschinelles Lernen als auch Softwareentwicklungszyklen erlernen. Neben guten Kenntnissen in Programmiersprachen müssen Sie mehrere MLOps-Tools erlernen. Für DevOps-Ingenieure ist es einfach, MLOps zu erlernen, da die meisten Tools und Strategien von der Softwareentwicklung bestimmt werden.
Das hängt vom Anwendungsfall ab. Kubeflow bietet Reproduzierbarkeit auf einem höheren Niveau als MLflow, da es die Orchestrierung verwaltet.
Kubeflow wird im Allgemeinen zum Bereitstellen und Verwalten komplexer ML-Systeme im großen Maßstab verwendet.
MLFlow wird im Allgemeinen zum Verfolgen von ML-Experimenten sowie zum Speichern und Verwalten von Modellmetadaten verwendet.
Beides sind Strategien zur Softwareentwicklung. DevOps konzentriert sich auf die Entwicklung und Verwaltung großer Softwaresysteme, während MLOps sich auf die Bereitstellung und Wartung von Modellen des maschinellen Lernens in der Produktion konzentriert.
DevOps: Kontinuierliche Integration (CI) und kontinuierliche Bereitstellung (CD).
MLOps: Kontinuierliche Integration, kontinuierliche Bereitstellung, kontinuierliches Training und kontinuierliches Monitoring.
MLOps-Tools sind so konzipiert, dass sie sich nahtlos in bestehende Data-Science-Workflows integrieren lassen. Sie unterstützen in der Regel verschiedene Data-Science-Tools und -Plattformen, stellen APIs für die Integration bereit und bieten Plug-Ins oder Erweiterungen für gängige Data-Science-Umgebungen. Diese Integration ermöglicht es Data Scientists, ihre aktuellen Workflows beizubehalten und gleichzeitig die Vorteile von MLOps für bessere Skalierbarkeit, Reproduzierbarkeit und Bereitstellungseffizienz zu nutzen.
Ja, viele MLOps-Tools enthalten Funktionen zur Verbesserung der Erklärbarkeit und Fairness von Modellen. Sie bieten Funktionen wie Modellinterpretation, Bias-Erkennung und Fairness-Metriken, die dabei helfen, die Entscheidungsfindung von Modellen zu verstehen und zu verbessern. Dies ist entscheidend für den Einsatz verantwortungsvoller KI und die Einhaltung gesetzlicher Standards.