Outils MLOps les plus populaires : une liste évolutive
Outils MLOps les plus populaires : une liste évolutive
Ceci est un blog sur les outils MLOps les plus populaires utilisés par notre société. Nous surveillons les données provenant de diverses sources qui mettent régulièrement à jour leurs listes d'outils et nous maintenons cette liste.
Les entreprises qui souhaitent dominer le marché hautement concurrentiel doivent adopter l'apprentissage automatique et la technologie de l'IA. Les logiciels et outils complexes ne sont plus réservés aux entreprises technologiques. Une organisation mérite la meilleure technologie pour réduire les coûts opérationnels et améliorer la rentabilité.
Cela dit, quelle que soit la taille de l'entreprise, vous pouvez adopter MLOps (Machine Learning Operations) pour analyser les activités d'exécution de vos unités d'affaires. En collaborant et en communiquant efficacement, les scientifiques des données et les professionnels des opérations travaillent ensemble pour réduire les frais généraux de gestion et automatiser les modèles commerciaux. Divers géants commerciaux tels que Microsoft, Dell, Cisco, etc., ont initié l'adoption d'outils MLOps pour utiliser l'apprentissage automatique.
Pourquoi les outils MLOps sont-ils importants ?
Une organisation commerciale doit construire un modèle d'apprentissage automatique pour bénéficier de ses avantages. Les données pertinentes sur un objectif commercial sont d'abord collectées, nettoyées et ensuite utilisées pour programmer un modèle d'apprentissage automatique pour d'autres tests. Un modèle ML est adaptatif et continue de s'améliorer jusqu'à ce que l'objectif commercial soit atteint. Le modèle est ensuite utilisé pour optimiser les performances de l'entreprise. L'ensemble de ce processus implique plusieurs équipes telles que des ingénieurs logiciels, des scientifiques des données et des équipes d'audit, et ils peuvent tous travailler ensemble efficacement malgré des objectifs différents. Les données utilisées dans un modèle ML changent en permanence et des données précises doivent être communiquées à différentes équipes. L'infrastructure requise pour créer le modèle ML est intrinsèquement complexe, avec de nombreuses interfaces.
Les outils MLOps gèrent le processus pour rendre la gestion du cycle de vie ML plus accessible. Ces outils fournissent l'infrastructure et le cadre nécessaires pour créer un modèle d'apprentissage automatique déployable et évolutif. Les scientifiques des données peuvent économiser beaucoup de temps, d'argent et d'efforts en créant un portefeuille plus étendu de différents modèles de production.
Liste évolutive des outils MLOps
Les outils MLOps tout-en-un offrent une solution beaucoup plus simple pour créer le modèle ML. Selon les exigences du projet de science des données, plusieurs outils MLOps peuvent être regroupés pour créer une solution personnalisée.
Certains des outils MLOps les plus populaires sont les suivants.
1. Kubeflow
Il s'agit d'un outil open source complet avec de multiples fonctionnalités à utiliser dans différentes phases de la création de modèles ML, telles que la formation, la création de pipelines et la gestion des blocs-notes de code Jupyter. S'intègre à Istio et à plusieurs autres frameworks.
2. Pondérations et biais
Il s'agit principalement d'un outil de développement qui permet une création de modèle plus rapide. La gestion des versions des ensembles de données, la gestion des modèles et le suivi des expériences sont d'autres fonctionnalités supplémentaires.
3. MLflow
Cette plate-forme de gestion du cycle de vie ML open source est utile dans les étapes de conditionnement, de suivi et de déploiement du modèle de projet du modèle ML. Il fonctionne avec les bibliothèques TensorFlow et Pytorch ML. Cet outil est préféré par les programmeurs Python et JavaScript.
4. Comète
Cet outil propriétaire facilite le suivi des modèles ML tout en améliorant la collaboration, la visibilité et la productivité. Cela permet aux équipes de développeurs et de data science de travailler plus facilement ensemble pour dériver des métriques expérimentales avancées.
5. Polyaxone
Cet outil open source aide à reproduire, automatiser et mettre à l'échelle les workflows de science des données. Il prend en charge les principales bibliothèques telles que TensorFlow, Keras, Caffe, etc.
6. Pachyderme
Cet outil MLOps est utilisé dans le contrôle de version pour la science des données. Docker et Kubernetes forment la base de Pachyderm. Il prend en charge plusieurs plates-formes cloud. Le logiciel est écrit en Golang.
7. DVC - Contrôle de la version des données (DVC)
Comme son nom l'indique, DVC - Data Version Control (DVC) assure la gestion des ensembles de données grâce à un versionnage adéquat. Il s'agit d'un outil en ligne de commande basé sur un modèle de type Git.
8. Neptune
Ce magasin de métadonnées permet de consigner, de stocker, d'afficher, d'organiser, de comparer et d'interroger toutes les métadonnées utilisées dans la création de modèles ML. Cette plate-forme est également utile pour le suivi des expériences, la surveillance des exécutions de ML et le registre des modèles.
9. Seldon
Ce framework open source rationalise les flux de travail ML à l'aide de métriques avancées de journalisation, de test et de mise à l'échelle. Il aide également à convertir les modèles en microservices de production. Ses caractéristiques sont utiles dans la conteneurisation. Jupyter Notebook est le langage principal utilisé dans Seldon.
10. Amazon Sage Maker
Cet outil propriétaire est utile tout au long de la gestion du cycle de vie de l'apprentissage automatique, car les modèles ML sont créés, formés et déployés rapidement. Le modèle résultant est hautement évolutif, ce qui réduit la surcharge des développeurs.
11. Google Cloud IA
De nombreux développeurs utilisent cette plate-forme pour un cadre d'infrastructure basé sur le cloud. Les modèles pré-formés disponibles facilitent la création de modèles ML personnalisés.
12. Apprentissage automatique IBM Watson
Cet outil propriétaire est gratuit car il peut être utilisé pour déployer cinq modèles évolutifs utilisant une multitude de fonctionnalités. Les modèles d'auto-apprentissage peuvent être créés à l'aide de cet outil, mais vous devez payer en fonction du nombre de prédictions.
13. Huawei Cloud ModelArts
Il s'agit d'un outil propriétaire conçu pour être une plate-forme de développement complète pour les modèles d'apprentissage automatique de l'IA. Il est facile à utiliser pour les développeurs et les data scientists.
14. Konan
Cet outil propriétaire facilite le déploiement du modèle. Il fournit une surveillance de la dérive des données, une infrastructure de mise à l'échelle automatique et un déploiement rapide des modèles.
Les outils MLOps mentionnés ci-dessus combinent diverses fonctionnalités et fournissent une solution intégrée pour créer des modèles ML d'entreprise. Il serait préférable de disposer de ces outils pour la gestion des données, la modélisation et la conception, le déploiement de modèles ML, la maintenance continue des modèles existants et la gestion globale du projet. Les outils que vous choisissez devraient vous aider dans tous ces domaines clés. En savoir plus sur le les perspectives et l'avenir de MLOps vous aideront à prendre une décision éclairée sur les outils MLOps adaptés à votre organisation.
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