Створення моделей AI у виробництві не є разовим процесом. Це ітераційний процес, у якому набір даних, моделі та гіперпараметри постійно налаштовуються та покращуються для підвищення точності та швидкості моделей.
У цьому ітераційному процесі важливо документувати інформацію про набори даних, моделі та гіперпараметри для подальшого використання. Ось тут і з’являються метадані.
Що таке метадані в ML?
Простіше кажучи, метадані – це дані про дані. У контексті машинного навчання метадані — це дані, згенеровані на різних етапах життєвого циклу машинного навчання. Це включає дані про артефакти, моделі та набори даних, задіяні на кожному етапі.
У цій статті розглядатимуться деякі з найкращих платформ відстеження метаданих AI для ваших програм машинного навчання.
Давайте досліджувати!
AimStack
AimStack — це простий у використанні трекер із відкритим кодом для ваших метаданих ML. Оскільки це відкритий код, ви можете самостійно розмістити свій AIM. Він реалізований як легкий пакет Python, який ви можете використовувати для реєстрування запусків машинного навчання зі свого коду.
Крім того, він надає інтерфейс користувача, який полегшує візуалізацію ваших метаданих. Ви також можете робити програмні запити за допомогою SDK. Він добре інтегрується з популярними інструментами ML, такими як PyTorch, TensorFlow і MLflow.
Нептун
Neptune надає єдину платформу для керування вашими метаданими. Платформа має різноманітні плани від безкоштовних індивідуальних до платних командних і корпоративних планів.
За допомогою Neptune ви можете реєструвати метадані та переглядати їх на інтерактивній онлайн-панелі. Ви можете генерувати журнали про використовуваний набір даних, гіперпараметри та будь-що інше під час робочого процесу машинного навчання. Це дозволяє відстежувати та контролювати експерименти.
Neptune інтегрується з такими популярними інструментами машинного навчання, як Hugging Face, Sci-Kit Learn і Keras.
Domino Data Lab
Domino — популярна корпоративна платформа MLOps, яка використовується командами для постійної розробки, розгортання, моніторингу та керування моделями машинного навчання.
Як платформа Domino складається з кількох компонентів. Основним компонентом, який використовується в управлінні метаданими, є компонент системи записів. За допомогою цієї функції Domino постійно перевіряє та відстежує зміни в коді, інструментах і даних через контроль версій. Ви також можете реєструвати показники, артефакти та будь-яку іншу інформацію.
Viso
Viso — це універсальна платформа без коду для створення програм комп’ютерного зору. За допомогою Viso ви можете автоматизувати ручну роботу та створювати масштабовані моделі. Він містить функції, які знадобляться вам у життєвому циклі розробки програм машинного навчання.
До них належать інструменти для збору даних, анотування даних, навчання, розробки та розгортання тощо. За допомогою менеджера розгортання Viso ви можете контролювати свої моделі, щоб виявити проблеми.
Ви також можете відстежувати події та показники в хмарі та представляти їх на інтерактивних інформаційних панелях, щоб команда могла переглядати та співпрацювати.
Студія Iterative AI
Studio — це платформа для керування даними та моделями, створена Iterative AI. Він пропонує різні плани, у тому числі безкоштовний план для окремих осіб.
Studio має реєстр моделей для відстеження ваших моделей машинного навчання за допомогою репозиторіїв Git. Платформа також включає відстеження експериментів, візуалізацію та співпрацю.
Це також допомагає вам автоматизувати ваші робочі процеси машинного навчання та створювати за допомогою інтерфейсу користувача без коду. Він інтегрується з вашими популярними постачальниками Git, такими як GitLab, GitHub і BitBucket.
Селдон
Seldon спрощує обслуговування та керування моделями машинного навчання в масштабі. Він добре працює з такими інструментами, як Tensorflow, SciKit-Learn і Hugging Face.
Серед інших способів Seldon допомагає підвищити ефективність шляхом моніторингу та керування моделями. Це дає вам змогу відстежувати походження моделі, використовувати контроль версій для відстеження даних і моделей і створювати журнали для будь-яких інших метаданих.
Валохай
Valohai спрощує розробникам реєстрацію метаданих ШІ для експериментів, наборів даних і моделей. Це дозволяє компаніям створювати базу знань для своїх операцій машинного навчання.
Він інтегрується з такими інструментами, як Snowflake, BigQuery та RedShift. В основному він призначений для корпоративних користувачів. Варіанти використання включають використання його як SaaS або у вашому хмарному обліковому записі чи фізичній інфраструктурі.
Аризе
Arize — це платформа MLOps, яка дозволяє інженерам машинного навчання виявляти проблеми зі своїми моделями, відстежувати причини проблем, вирішувати їх і покращувати свої моделі.
Він функціонує як центральний центр для моніторингу стану моделі. За допомогою Arize ви можете контролювати такі речі, як дрейф моделі, продуктивність і якість даних. Він також відстежує вашу схему та функції моделі та порівнює зміни в різних версіях.
Arize спрощує порівняння A/B після тестів. Ви можете запитувати показники за допомогою SQL-подібної мови. Ви також можете отримати до нього доступ через програмний API GraphQL.
Заключні слова
У цій статті ми розглянули метадані та розповіли, чому вони важливі для розробки штучного інтелекту.
Ми також розглянули найпоширеніші та найкращі інструменти для керування метаданими, створеними в робочих процесах машинного навчання.
Далі перегляньте платформи штучного інтелекту, щоб створити свій сучасний додаток.