Meest populaire MLOps-tools: een evoluerende lijst
Meest populaire MLOps-tools: een evoluerende lijst
Dit is een blog over de meest populaire MLOps-tools die door ons bedrijf worden gebruikt. We monitoren gegevens uit verschillende bronnen die hun gereedschapslijsten regelmatig bijwerken en we houden deze lijst bij.
Bedrijven die de zeer competitieve markt willen leiden, moeten machine learning en AI-technologie toepassen. Complexe software en tools zijn niet langer alleen voor techbedrijven. Een organisatie verdient de beste technologie om de operationele kosten te verlagen en de winstgevendheid te verbeteren.
Dat gezegd hebbende, ongeacht de bedrijfsgrootte, kunt u MLOps (Machine learning Operations) toepassen om de uitvoeringsactiviteiten van uw business units te analyseren. Door effectief samen te werken en te communiceren, werken datawetenschappers en operations-professionals samen om de managementoverhead te verminderen en bedrijfsmodellen te automatiseren. Verschillende zakelijke giganten zoals Microsoft, Dell, Cisco, enz., hebben de acceptatie van MLOps-tools geïnitieerd om machine learning te gebruiken.
Waarom zijn MLOps-tools belangrijk?
Een bedrijfsorganisatie moet een machine learning-model bouwen om te profiteren van de voordelen ervan. Relevante gegevens over een bedrijfsdoel worden eerst verzameld, opgeschoond en verder gebruikt om een machine learning-model te programmeren voor verdere tests. Een ML-model is adaptief en blijft verbeteren totdat het bedrijfsdoel is bereikt. Het model wordt verder gebruikt om de bedrijfsprestaties te optimaliseren. Bij dit hele proces zijn meerdere teams betrokken, zoals software-engineers, datawetenschappers en auditteams, en ze kunnen allemaal effectief samenwerken ondanks verschillende doelen. De gegevens die in een ML-model worden gebruikt, veranderen continu en nauwkeurige gegevens moeten met verschillende teams worden gecommuniceerd. De infrastructuur die nodig is om het ML-model te bouwen is inherent complex, met veel interfaces.
MLOps-tools beheren het proces om ML-levenscyclusbeheer toegankelijker te maken. Deze tools bieden de benodigde infrastructuur en het kader om een machine learning-model te bouwen dat inzetbaar en schaalbaar is. Datawetenschappers kunnen veel tijd, geld en moeite besparen door een uitgebreider portfolio van verschillende productiemodellen te creëren.
Evoluerende lijst met MLOps-tools
Alles-in-één MLOps-tools bieden een veel eenvoudigere oplossing voor het maken van het ML-model. Afhankelijk van de eisen van het data science-project, kunnen meerdere MLOps-tools worden samengevoegd om een oplossing op maat te creëren.
Enkele van de meest populaire MLOps- tools zijn als volgt.
1. Kubeflow
Dit is een uitgebreide open-sourcetool met meerdere functies voor gebruik in verschillende fasen van het maken van ML-modellen, zoals training, het maken van pijplijnen en het beheer van Jupyter-codenotebooks. Integreert met Istio en verschillende andere frameworks.
2. Gewichten en vooroordelen
Dit is in de eerste plaats een ontwikkelaarstool die snellere modelbouw mogelijk maakt. Versiebeheer van gegevenssets, modelbeheer en het volgen van experimenten zijn andere toegevoegde functies.
3. MLflow
Dit open-source ML-levenscyclusbeheerplatform is handig in de projectverpakkings-, tracking- en modelimplementatiefasen van het ML-model. Het werkt met TensorFlow- en Pytorch ML-bibliotheken. Deze tool heeft de voorkeur van Python- en JavaScript-programmeurs.
4. Komeet
Deze gepatenteerde tool maakt het volgen van ML-modellen eenvoudiger en verbetert de samenwerking, zichtbaarheid en productiviteit. Het maakt het voor ontwikkelaars en datawetenschapsteams gemakkelijker om samen te werken om geavanceerde experimentele statistieken af te leiden.
5. Polyaxon
Deze open-source tool helpt bij het reproduceren, automatiseren en schalen van data science-workflows. Het ondersteunt grote bibliotheken zoals TensorFlow, Keras, Caffe, enz.
6. Pachyderm
Deze MLOps-tool wordt gebruikt in versiebeheer voor datawetenschap. Docker en Kubernetes vormen de basis van Pachyderm. Het ondersteunt meerdere cloudplatforms. De software is geschreven in Golang.
7. DVC – Gegevensversiebeheer (DVC)
Zoals de naam al aangeeft, biedt DVC – Data Version Control (DVC) beheer van datasets door middel van adequaat versiebeheer. Het is een opdrachtregelprogramma gebaseerd op een Git-achtig model.
8. Neptunus
Deze metadata-opslag maakt het loggen, opslaan, weergeven, organiseren, vergelijken en opvragen van alle metadata die worden gebruikt bij het bouwen van ML-modellen mogelijk. Dit platform is ook nuttig bij het volgen van experimenten, het bewaken van ML-runs en modelregistratie.
9. Seldon
Dit open-source framework stroomlijnt ML-workflows met behulp van geavanceerde meet-, test- en schaalstatistieken. Het helpt ook bij het omzetten van modellen in productie-microservices. De functies zijn nuttig bij containerisatie. Jupyter Notebook is de primaire taal die in Seldon wordt gebruikt.
10. Amazon SageMaker
Deze gepatenteerde tool is handig in het hele levenscyclusbeheer van machine learning, aangezien ML-modellen snel worden gebouwd, getraind en geïmplementeerd. Het resulterende model is zeer schaalbaar, waardoor de overbelasting voor ontwikkelaars wordt verminderd.
11. Google Cloud-AI
Talloze ontwikkelaars gebruiken dit platform voor een cloudgebaseerd infrastructuurframework. De beschikbare vooraf getrainde modellen maken het eenvoudiger om op maat gemaakte ML-modellen te maken.
12. IBM Watson Machine learning
Deze gepatenteerde tool is gratis te proberen, omdat het kan worden gebruikt om vijf schaalbare modellen te implementeren met behulp van een groot aantal functies. De zelflerende modellen kunnen met deze tool gemaakt worden, maar je moet betalen op basis van het aantal voorspellingen.
13. Huawei Cloud ModelArts
Dit is een gepatenteerde tool die is ontworpen als een allesomvattend ontwikkelingsplatform voor AI-machine learning-modellen. Het is gemakkelijk te gebruiken voor ontwikkelaars en datawetenschappers.
14. Konan
Deze gepatenteerde tool maakt de implementatie van modellen een fluitje van een cent. Het biedt monitoring van data-drift, automatisch schalende infrastructuur en snelle modelimplementatie.
De hierboven genoemde MLOps-tools combineren verschillende functies en bieden een geïntegreerde oplossing om enterprise ML-modellen te creëren. Het zou het beste zijn om deze tools te hebben voor gegevensbeheer, modellering en ontwerp, implementatie van ML-modellen, doorlopend onderhoud van bestaande modellen en algemeen projectbeheer. De tools die u kiest, moeten u op al deze belangrijke gebieden helpen. Meer informatie over de vooruitzichten en toekomst van MLOps helpen u een weloverwogen beslissing te nemen over de MLOps-tools die geschikt zijn voor uw organisatie.
Leave A Comment