Метадані в машинному навчанні: Ключ до ефективної розробки AI
Розробка моделей штучного інтелекту (AI) у виробничих процесах – це не одноразова дія, а постійний процес вдосконалення. Цей ітеративний цикл включає в себе безперервне налаштування та покращення наборів даних, самих моделей та їх гіперпараметрів. Мета – досягнення максимальної точності та швидкості роботи моделей.
У цьому процесі надзвичайно важливо ретельно документувати всю інформацію про набори даних, використані моделі та їх налаштування (гіперпараметри). Це дозволить використовувати ці знання в подальших ітераціях та проектах. Саме тут на сцену виходять метадані.
Що ж таке метадані в контексті машинного навчання?
Простими словами, метадані – це “дані про дані”. У світі машинного навчання метадані – це інформація, яка генерується на різних етапах циклу розробки. Сюди входять дані про артефакти, самі моделі, набори даних, що використовуються на кожному етапі.
У цій статті ми розглянемо декілька найкращих платформ для відстеження метаданих AI, які можуть допомогти вам у ваших проектах машинного навчання.
Отже, почнемо!
AimStack: Відстеження метаданих ML з відкритим кодом
AimStack – це зручний інструмент для відстеження метаданих ML з відкритим вихідним кодом. Ви можете самостійно розмістити свій екземпляр AimStack, оскільки це проєкт з відкритим кодом. Він реалізований у вигляді легкого пакета Python, що дозволяє реєструвати запуски машинного навчання безпосередньо з коду.
AimStack пропонує інтуїтивний інтерфейс користувача для візуалізації метаданих, а також SDK для програмних запитів. Інструмент легко інтегрується з популярними бібліотеками ML, такими як PyTorch, TensorFlow та MLflow.
Neptune: Комплексна платформа для управління метаданими
Neptune – це універсальна платформа для управління метаданими, що пропонує різноманітні тарифні плани, від безкоштовних для індивідуальних користувачів до платних для команд та корпорацій.
Neptune дозволяє реєструвати метадані та переглядати їх на інтерактивній онлайн-панелі. Ви можете створювати журнали про використовувані набори даних, гіперпараметри та іншу інформацію, отриману в процесі машинного навчання. Це дає можливість ефективно відстежувати та контролювати хід експериментів.
Neptune легко інтегрується з популярними інструментами машинного навчання, такими як Hugging Face, Sci-Kit Learn та Keras.
Domino Data Lab: MLOps для корпорацій
Domino – це популярна корпоративна платформа MLOps, що використовується командами для безперервної розробки, розгортання, моніторингу та управління моделями машинного навчання.
Платформа Domino складається з декількох компонентів. Основним компонентом, що відповідає за управління метаданими, є система записів. Ця функція постійно відстежує зміни у коді, інструментах та даних через систему контролю версій. Domino дозволяє реєструвати показники, артефакти та будь-яку іншу важливу інформацію.
Viso: Платформа для комп’ютерного зору без коду
Viso – це універсальна платформа, що дозволяє створювати програми комп’ютерного зору без написання коду. Viso допомагає автоматизувати рутинні операції та створювати масштабовані моделі. Платформа містить інструменти, необхідні для всього життєвого циклу розробки програм машинного навчання.
Viso пропонує інструменти для збору та анотування даних, навчання моделей, розробки та розгортання. Менеджер розгортання Viso дозволяє здійснювати моніторинг моделей для виявлення проблем.
Платформа також дозволяє відстежувати події та показники в хмарі, відображаючи їх на інтерактивних панелях для перегляду та спільної роботи команди.
Iterative AI Studio: Управління даними та моделями
Studio – це платформа від Iterative AI для управління даними та моделями. Вона пропонує різноманітні тарифні плани, включаючи безкоштовний для індивідуальних користувачів.
Studio має реєстр моделей для відстеження моделей машинного навчання з використанням репозиторіїв Git. Платформа пропонує також відстеження експериментів, візуалізацію та інструменти для спільної роботи.
Studio дозволяє автоматизувати робочі процеси машинного навчання та створювати рішення за допомогою інтерфейсу користувача без коду. Платформа інтегрується з популярними Git-хостингами, такими як GitLab, GitHub та BitBucket.
Seldon: Розгортання та управління ML моделями
Seldon спрощує обслуговування та управління моделями машинного навчання в промислових масштабах. Seldon добре працює з такими інструментами як TensorFlow, SciKit-Learn та Hugging Face.
Seldon допомагає підвищити ефективність шляхом моніторингу та управління моделями. Платформа дозволяє відстежувати походження моделі, використовувати контроль версій для відстеження даних та моделей, а також створювати журнали для зберігання будь-яких інших метаданих.
Valohai: Метадані ШІ для корпоративних рішень
Valohai спрощує реєстрацію метаданих AI для експериментів, наборів даних та моделей. Платформа допомагає компаніям створювати базу знань для своїх операцій машинного навчання.
Valohai інтегрується з такими інструментами, як Snowflake, BigQuery та RedShift. Платформа орієнтована насамперед на корпоративних користувачів. Valohai можна використовувати як SaaS або розгорнути у вашому хмарному обліковому записі чи на власній інфраструктурі.
Arize: Моніторинг та оптимізація моделей ML
Arize – це платформа MLOps, що дозволяє інженерам машинного навчання виявляти проблеми з моделями, відстежувати їх причини, вирішувати їх та покращувати моделі.
Arize функціонує як централізована панель для моніторингу стану моделей. Платформа дозволяє контролювати такі параметри, як дрейф моделі, її продуктивність та якість даних. Arize також відстежує схему та характеристики моделі, порівнює їх зміни в різних версіях.
Arize спрощує порівняння A/B тестування. Платформа дозволяє запитувати показники за допомогою SQL-подібної мови. Доступ до Arize можна отримати також через програмний API GraphQL.
Підсумки
У цій статті ми розглянули, що таке метадані та чому вони важливі для розробки штучного інтелекту. Ми також ознайомилися з найпоширенішими та найкращими інструментами для управління метаданими, що генеруються в процесах машинного навчання.
Зверніть увагу на платформи для штучного інтелекту, щоб почати створювати свій сучасний додаток.