9 найкращих платформ MLOps для створення та розгортання ваших моделей машинного навчання

| | 0 Comments| 1:51 PM
Categories:

Побудувати одну модель машинного навчання відносно легко. Створювати сотні чи тисячі моделей і повторювати існуючі складно.

У хаосі легко заблукати. Цей хаос посилюється, коли ви працюєте в команді, оскільки тепер вам потрібно стежити за тим, що кожен робить. Наведення порядку в хаосі вимагає, щоб уся команда слідкувала за процесом і документувала свою діяльність. Це суть MLOps.

Що таке MLOps?

Джерело: ml-ops.org

За даними MLOps.org, Machine Learning Operationalization намагається побудувати наскрізний процес розробки машинного навчання для проектування, створення та керування відтворюваним, тестованим і розвиваючим програмним забезпеченням на базі ML. По суті, MLOps — це принципи DevOps, застосовані до машинного навчання.

Як і DevOps, ключовою ідеєю MLOps є автоматизація, щоб зменшити ручні дії та підвищити ефективність. Також, як і DevOps, MLOps включає як безперервну інтеграцію (CI), так і безперервну доставку (CD). Окрім цих двох, він також включає безперервне навчання (CT). Додатковий аспект КТ передбачає перенавчання моделей новими даними та їх перерозподіл.

Отже, MLOps — це інженерна культура, яка сприяє методичному підходу до розробки моделі машинного навчання та автоматизації різних етапів методу. Процес передусім включає вилучення даних, аналіз, підготовку, навчання моделі, оцінку, обслуговування моделі та моніторинг.

Переваги MLOps

Загалом, переваги застосування принципів MLOps такі ж, як і переваги стандартних операційних процедур. Переваги наступні:

  • Чітко визначений процес надає дорожню карту всіх важливих кроків, які необхідно зробити для розробки моделі. Це гарантує відсутність критичних кроків.
  • Етапи процесу, які можна автоматизувати, можна ідентифікувати та автоматизувати. Це зменшує кількість повторюваної роботи та збільшує швидкість розробки. Це також усуває людські помилки, одночасно зменшуючи обсяг роботи, яку потрібно виконати.
  • Стає простіше оцінити прогрес у розробці моделі, знаючи, на якому етапі розробки модель знаходиться.
  • Командам легше спілкуватися, оскільки існує спільний словник кроків, які необхідно виконати під час розробки.
  • Цей процес можна багаторазово застосовувати для розробки багатьох моделей, забезпечуючи спосіб керування хаосом.

Таким чином, роль MLO в машинному навчанні полягає в тому, щоб забезпечити методичний підхід до розробки моделі, який можна максимально автоматизувати.

Платформи для будівництва трубопроводів

Щоб допомогти вам реалізувати MLO у ваших конвеєрах, ви можете скористатися однією з багатьох платформ, які ми тут обговоримо. Незважаючи на те, що окремі функції цих платформ можуть відрізнятися, вони по суті допомагають вам робити наступне:

  • Зберігайте всі свої моделі разом із пов’язаними метаданими моделей, як-от конфігурації, код, точність і експерименти. Він також містить різні версії ваших моделей для керування версіями.
  • Зберігайте метадані набору даних, наприклад дані, які використовувалися для навчання моделей.
  • Відстежуйте моделі у виробництві, щоб виявляти проблеми, наприклад дрейф моделі.
  • Розгортання моделей у виробництві.
  • Створюйте моделі в середовищах з низьким кодом або без нього.

Давайте дослідимо найкращі платформи MLOps.

MLFlow

MLFlow, мабуть, найпопулярніша платформа керування життєвим циклом машинного навчання. Це безкоштовно та з відкритим кодом. Він надає такі функції:

  • відстеження для запису ваших експериментів з машинним навчанням, коду, даних, конфігурацій і кінцевих результатів;
  • проекти для упаковки вашого коду у формат, який легко відтворити;
  • розгортання для розгортання вашого машинного навчання;
  • реєстр для зберігання всіх ваших моделей у центральному сховищі
  Чому я отримую спам з моєї власної адреси електронної пошти?

MLFlow інтегрується з популярними бібліотеками машинного навчання, такими як TensorFlow і PyTorch. Він також інтегрується з такими платформами, як Apache Spark, H20.asi, Google Cloud, Amazon Sage Maker, Azure Machine Learning і Databricks. Він також працює з різними хмарними постачальниками, такими як AWS, Google Cloud і Microsoft Azure.

Машинне навчання Azure

Azure Machine Learning — це наскрізна платформа машинного навчання. Він керує різними діями життєвого циклу машини у вашому конвеєрі MLOP. Ця діяльність включає підготовку даних, створення та навчання моделей, перевірку та розгортання моделей, а також керування та моніторинг розгортань.

Машинне навчання Azure дає змогу створювати моделі за допомогою бажаної IDE та фреймворку на вибір, PyTorch або TensorFlow.

Він також інтегрується з ONNX Runtime і Deepspeed для оптимізації вашого навчання та висновків. Це покращує продуктивність. Він використовує інфраструктуру штучного інтелекту на Microsoft Azure, яка поєднує графічні процесори NVIDIA та мережу Mellanox, щоб допомогти вам створити кластери машинного навчання. За допомогою AML ви можете створити центральний реєстр для зберігання та обміну моделями та наборами даних.

Машинне навчання Azure інтегрується з Git і GitHub Actions для створення робочих процесів. Він також підтримує гібридне або мультихмарне налаштування. Ви також можете інтегрувати його з іншими службами Azure, такими як Synapse Analytics, Data Lake, Databricks і Security Center.

Google Vertex AI

Google Vertex AI — це об’єднана платформа даних і штучного інтелекту. Він надає вам інструменти, необхідні для створення індивідуальних і попередньо навчених моделей. Він також служить наскрізним рішенням для впровадження MLOps. Щоб спростити використання, він інтегрується з BigQuery, Dataproc і Spark для безперешкодного доступу до даних під час навчання.

На додаток до API, Google Vertex AI надає інструментальне середовище з низьким кодом і без коду, щоб ним могли користуватися нерозробники, як-от бізнес-аналітики та аналітики даних та інженери. API дозволяє розробникам інтегрувати його з існуючими системами.

Google Vertex AI також дозволяє створювати генеративні програми AI за допомогою Generative AI Studio. Це робить розгортання інфраструктури та керування нею простим і швидким. Ідеальні варіанти використання Google Vertex AI включають забезпечення готовності даних, розробку функцій, навчання та налаштування гіперпараметрів, обслуговування моделі, налаштування та розуміння моделі, моніторинг моделі та керування моделлю.

  Виправити помилку чату Reddit під час завантаження вмісту

Databricks

Databricks — це джерело даних, яке дає змогу готувати й обробляти дані. За допомогою Databricks ви можете керувати всім життєвим циклом машинного навчання від експериментів до виробництва.

По суті, Databricks надає керований MLFlow, надаючи такі функції, як реєстрація даних рекламної версії моделей ML, відстеження експериментів, обслуговування моделей, реєстр моделей і відстеження показників реклами. Реєстр моделей дає змогу зберігати моделі для відтворюваності, а реєстр допомагає відстежувати версії та етап життєвого циклу, на якому вони знаходяться.

Розгортання моделей за допомогою Dataricks можна виконати лише одним клацанням миші, і ви матимете кінцеві точки REST API, які можна використовувати для прогнозування. Серед інших моделей він добре інтегрується з існуючими попередньо навченими генеративними та великими мовними моделями, такими як ті з бібліотеки transformers face transformers.

Dataricks надає блокноти Databricks для спільної роботи, які підтримують Python, R, SQL і Scala. Крім того, він спрощує керування інфраструктурою, надаючи попередньо налаштовані кластери, оптимізовані для завдань машинного навчання.

AWS SageMaker

AWS SageMaker — це хмарна служба AWS, яка надає вам інструменти, необхідні для розробки, навчання та розгортання моделей машинного навчання. Основною метою SageMaker є автоматизація виснажливої ​​та повторюваної ручної роботи, пов’язаної зі створенням моделі машинного навчання.

Як наслідок, він дає вам інструменти для створення виробничого конвеєра для ваших моделей машинного навчання за допомогою різних сервісів AWS, таких як екземпляри Amazon EC2 і сховище Amazon S3.

SageMaker працює з блокнотами Jupyter, встановленими на екземплярі EC2, разом із усіма звичайними пакетами та бібліотеками, необхідними для кодування моделі машинного навчання. Для даних SageMaker може отримувати дані з Amazon Simple Storage Service.

За замовчуванням ви отримуєте реалізації поширених алгоритмів машинного навчання, таких як лінійна регресія та класифікація зображень. SageMaker також постачається з монітором моделі, який забезпечує постійне й автоматичне налаштування для пошуку набору параметрів, які забезпечують найкращу продуктивність ваших моделей. Розгортання також спрощене, оскільки ви можете легко розгорнути свою модель на AWS як захищену кінцеву точку HTTP, яку можна контролювати за допомогою CloudWatch.

DataRobot

DataRobot — це популярна платформа MLOps, яка дозволяє керувати різними етапами життєвого циклу машинного навчання, наприклад підготовкою даних, експериментуванням з машинним навчанням, перевіркою та керуванням моделями.

Він має інструменти для автоматизації проведення експериментів із різними джерелами даних, тестування тисяч моделей і оцінювання найкращих для розгортання у виробництві. Він підтримує створення моделей для різних типів моделей AI для вирішення проблем із часовими рядами, обробкою природної мови та комп’ютерним зором.

За допомогою DataRobot ви можете будувати, використовуючи готові моделі, тому вам не доведеться писати код. Крім того, ви можете вибрати підхід, який базується на першому коді, і реалізувати моделі за допомогою спеціального коду.

DataRobot постачається з блокнотами для написання та редагування коду. Крім того, ви можете використовувати API, щоб ви могли розробляти моделі в IDE на свій вибір. Використовуючи GUI, ви можете відстежувати експерименти своїх моделей.

  Як швидко вимкнути дратівливі сповіщення на Mac

Запустіть ШІ

Run AI намагається вирішити проблему недостатнього використання інфраструктури AI, зокрема GPU. Це вирішує цю проблему, сприяючи видимості всієї інфраструктури та гарантуючи, що вона використовується під час навчання.

Для цього Run AI знаходиться між вашим програмним забезпеченням MLOps і апаратним забезпеченням фірми. Під час використання цього рівня всі навчальні завдання виконуються за допомогою Run AI. Платформа, у свою чергу, планує виконання кожного з цих завдань.

Немає обмежень щодо того, чи має апаратне забезпечення бути хмарним, наприклад AWS і Google Cloud, локальним чи гібридним рішенням. Він забезпечує рівень абстракції для команд машинного навчання, функціонуючи як платформа віртуалізації GPU. Ви можете запускати завдання з Jupyter Notebook, bash-терміналу або віддаленого PyCharm.

H2O.ai

H2O — це розподілена платформа машинного навчання з відкритим кодом. Це дозволяє командам співпрацювати та створювати центральне сховище для моделей, де дослідники даних можуть експериментувати та порівнювати різні моделі.

Як платформа MLOps H20 надає низку ключових функцій. По-перше, H2O також спрощує розгортання моделі на сервері як кінцевій точці REST. У ньому представлені різні теми розгортання, такі як A/B Test, моделі Champoion-Challenger і просте розгортання однієї моделі.

Під час навчання він зберігає та керує даними, артефактами, експериментами, моделями та розгортаннями. Це дозволяє відтворювати моделі. Це також дозволяє керувати дозволами на рівні групи та користувача для керування моделями та даними. Поки модель працює, H2O також забезпечує моніторинг дрейфу моделі та інших операційних показників у реальному часі.

Градієнт паперового простору

Gradient допомагає розробникам на всіх етапах циклу розробки машинного навчання. Він надає ноутбуки з відкритим кодом Jupyter для розробки моделей і навчання в хмарі за допомогою потужних графічних процесорів. Це дозволяє швидко досліджувати та створювати прототипи моделей.

Конвеєри розгортання можна автоматизувати шляхом створення робочих процесів. Ці робочі процеси визначаються описом завдань у YAML. Використання робочих процесів робить створення моделей розгортання та обслуговування легким для тиражування та, отже, масштабованим.

Загалом Gradient надає контейнери, машини, дані, моделі, показники, журнали та секрети, щоб допомогти вам керувати різними етапами конвеєра розробки моделі машинного навчання. Ваші конвеєри працюють на кластерах Gradiet. Ці кластери знаходяться на Paperspace Cloud, AWS, GCP, Azure або будь-яких інших серверах. Ви можете взаємодіяти з Gradient за допомогою CLI або SDK програмно.

Заключні слова

MLOps — це потужний і універсальний підхід до створення, розгортання та керування моделями машинного навчання в масштабі. MLOps простий у використанні, масштабований і безпечний, що робить його хорошим вибором для організацій будь-якого розміру.

У цій статті ми розглянули MLOP, чому важливо їх впроваджувати, що це стосується, а також різні популярні платформи MLOps.

Далі ви можете прочитати наше порівняння Dataricks проти Snowflake.