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MLOps-Konzepte
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25 Top MLOps Tools, die du 2024 kennen musst
Entdecke die besten MLOps-Tools für die Verfolgung von Experimenten, die Verwaltung von Modell-Metadaten, die Orchestrierung von Workflows, die Versionierung von Daten und Pipelines, die Bereitstellung von Modellen und die Modellüberwachung in der Produktion.
Aktualisierte 10. Sept. 2024 · 15 Min. lesen
Willst du mit generativer KI beginnen?
Lerne, wie du mit LLMs in Python direkt in deinem Browser arbeiten kannst
Rahmenwerk für große Sprachmodelle (LLMs)
Mit der Einführung von GPT-3.5 hat der Wettlauf um die Erstellung großer Sprachmodelle und die Ausschöpfung des vollen Potenzials der modernen KI begonnen. LLMs benötigen Vektordatenbanken und Integrationsframeworks für den Aufbau intelligenter KI-Anwendungen.
1. Qdrant
Qdrant ist eine Open-Source-Suchmaschine für Vektorähnlichkeit und eine Vektordatenbank, die einen produktionsreifen Dienst mit einer praktischen API bietet, mit der du Vektoreinbettungen speichern, suchen und verwalten kannst.
Überblick über die Architektur von Qdrant
Wichtige Merkmale:
- Einfach zu bedienende API: Es bietet eine einfach zu bedienende Python-API und ermöglicht es Entwicklern, Client-Bibliotheken in verschiedenen Programmiersprachen zu erstellen.
- Schnell und akkurat: Es verwendet eine einzigartige Modifikation des HNSW-Algorithmus für die Approximate Nearest Neighbor Search, die eine hochmoderne Suchgeschwindigkeit ermöglicht, ohne Kompromisse bei der Genauigkeit einzugehen.
- Reichhaltige Datentypen: Qdrant unterstützt eine Vielzahl von Datentypen und Abfragebedingungen, darunter String-Matching, numerische Bereiche, geografische Standorte und mehr.
- Verteilt: Sie ist Cloud-nativ und kann horizontal skaliert werden, so dass die Entwickler genau die richtige Menge an Rechenressourcen für jede Datenmenge nutzen können, die sie benötigen.
- Effizient: Qdrant wurde vollständig in Rust entwickelt, einer Sprache, die für ihre Leistungsfähigkeit und Ressourceneffizienz bekannt ist.
Entdecke die besten Vektordatenbanken, indem du Die 5 besten Vektordatenbanken | Eine Liste mit Beispielen liest.
2. LangChain
LangChain ist ein vielseitiges und leistungsstarkes Framework für die Entwicklung von Anwendungen, die auf Sprachmodellen basieren. Es bietet verschiedene Komponenten, mit denen Entwickler kontextbezogene und schlussfolgernde Anwendungen erstellen, einsetzen und überwachen können.
Der Rahmen besteht aus 4 Hauptkomponenten:
- LangChain-Bibliotheken: Die Python- und JavaScript-Bibliotheken bieten Schnittstellen und Integrationen, mit denen du kontextabhängige Anwendungen entwickeln kannst.
- LangChain-Vorlagen: Diese Sammlung von leicht einsetzbaren Referenzarchitekturen deckt eine Vielzahl von Aufgaben ab und bietet Entwicklern vorgefertigte Lösungen.
- LangServe: Diese Bibliothek ermöglicht es Entwicklern, LangChain-Ketten als REST-API einzusetzen.
- LangSmith: Eine Plattform, mit der du Ketten, die auf einem beliebigen LLM-Framework aufbauen, debuggen, testen, bewerten und überwachen kannst.
LangChain Ecosystem
Lerne , wie du LLM-Anwendungen mit LangChain erstellst und entdecke das ungenutzte Potenzial großer Sprachmodelle.
Tools für die Verfolgung von Experimenten und die Verwaltung von Modellmetadaten
Mit diesen Tools kannst du die Metadaten der Modelle verwalten und Experimente verfolgen:
3. MLFlow
MLflow ist ein Open-Source-Tool, das dir hilft, die wichtigsten Teile des Lebenszyklus von maschinellem Lernen zu verwalten. Es wird in der Regel für die Nachverfolgung von Experimenten verwendet, aber du kannst es auch für die Reproduzierbarkeit, den Einsatz und die Modellregistrierung nutzen. Du kannst die Machine-Learning-Experimente und Modell-Metadaten mithilfe von CLI, Python, R, Java und REST API verwalten.
MLflow hat vier Kernfunktionen:
- MLflow Tracking: Speichern und Zugreifen auf Code, Daten, Konfiguration und Ergebnisse.
- MLflow Projects: Paket Datenwissenschaft Quelle für Reproduzierbarkeit.
- MLflow-Modelle: Einsatz und Verwaltung von Machine-Learning-Modellen in verschiedenen Serving-Umgebungen.
- MLflow Model Registry: ein zentraler Modellspeicher, der die Versionierung, Stufenübergänge, Anmerkungen und die Verwaltung von Machine Learning-Modellen ermöglicht.
Bild vom Autor
4. Comet ML
Comet ML ist eine Plattform zum Verfolgen, Vergleichen, Erklären und Optimieren von Machine-Learning-Modellen und Experimenten. Du kannst es mit jeder Bibliothek für maschinelles Lernen verwenden, z. B. Scikit-learn, Pytorch, TensorFlow und HuggingFace.
Comet ML eignet sich für Einzelpersonen, Teams, Unternehmen und Hochschulen. Damit kann jeder die Experimente leicht visualisieren und vergleichen. Außerdem kannst du damit Muster aus Bildern, Audio-, Text- und Tabellendaten visualisieren.
Bild von Comet ML
5. Gewichte & Verzerrungen
Weights & Biases ist eine ML-Plattform für die Verfolgung von Experimenten, die Versionierung von Daten und Modellen, die Optimierung von Hyperparametern und die Modellverwaltung. Außerdem kannst du damit Artefakte (Datensätze, Modelle, Abhängigkeiten, Pipelines und Ergebnisse) protokollieren und die Datensätze visualisieren (Audio, visuell, Text und tabellarisch).
Weights & Biases hat ein benutzerfreundliches zentrales Dashboard für Experimente zum maschinellen Lernen. Wie Comet ML kannst du es mit anderen Bibliotheken für maschinelles Lernen integrieren, z. B. Fastai, Keras, PyTorch, Hugging face, Yolov5, Spacy und vielen anderen. Du kannst dir unsere Einführung in Gewichte & BIase in einem separaten Artikel ansehen.
Gif von Weights & Biases
Hinweis: Du kannst auch TensorBoard, Pachyderm, DagsHub und DVC Studio für die Verfolgung von Experimenten und die Verwaltung von ML-Metadaten verwenden.
Orchestrierung und Workflow-Pipelines MLOps Tools
Diese Tools helfen dir, Data-Science-Projekte zu erstellen und Workflows für maschinelles Lernen zu verwalten:
6. Präfekt
Prefect ist ein moderner Datenstack für die Überwachung, Koordination und Orchestrierung von Arbeitsabläufen zwischen und über Anwendungen hinweg. Es ist ein leichtgewichtiges Open-Source-Tool, das für End-to-End-Machine-Learning-Pipelines entwickelt wurde.
Du kannst entweder Prefect Orion UI oder Prefect Cloud für die Datenbanken verwenden.
Prefect Orion UI ist eine quelloffene, lokal gehostete Orchestrierungs-Engine und ein API-Server. Sie bietet dir Einblicke in die lokale Prefect Orion-Instanz und die Arbeitsabläufe.
Prefect Cloud ist ein gehosteter Dienst, mit dem du Flows, Flow Runs und Deployments visualisieren kannst. Außerdem kannst du Konten, Arbeitsbereiche und die Zusammenarbeit im Team verwalten.
Bild von Prefect
7. Metaflow
Metaflow ist ein leistungsstarkes, kampferprobtes Workflow-Management-Tool für Data Science- und Machine Learning-Projekte. Es wurde für Datenwissenschaftler entwickelt, damit sie sich auf die Erstellung von Modellen konzentrieren können, anstatt sich um die MLOps-Technik zu kümmern.
Mit Metaflow kannst du Arbeitsabläufe entwerfen, sie auf der Skala ausführen und das Modell in der Produktion einsetzen. Es verfolgt und versioniert Machine Learning Experimente und Daten automatisch. Außerdem kannst du die Ergebnisse im Notizbuch visualisieren.
Metaflow funktioniert mit mehreren Clouds (einschließlich AWS, GCP und Azure) und verschiedenen Python-Paketen für maschinelles Lernen (wie Scikit-learn und Tensorflow), und die API ist auch für die Sprache R verfügbar.
Bild von Metaflow
8. Kedro
Kedro ist ein auf Python basierendes Tool zur Workflow-Orchestrierung. Du kannst damit reproduzierbare, wartbare und modulare Data-Science-Projekte erstellen. Es integriert Konzepte aus dem Software-Engineering in das maschinelle Lernen, wie z.B. Modularität, Trennung von Belangen und Versionierung.
Mit Kedro kannst du:
- Richte Abhängigkeiten und Konfigurationen ein.
- Richte Daten ein.
- Erstelle, visualisiere und führe die Pipelines aus.
- Logging und Experimentverfolgung.
- Einsatz auf einem einzelnen oder verteilten Rechner.
- Erstelle wartbaren Data Science Code.
- Erstelle modularen, wiederverwendbaren Code.
- Arbeite mit Teamkollegen an Projekten zusammen.
Gif von Kedro
Hinweis: Du kannst auch Kubeflow und DVC für Orchestrierung und Workflow-Pipelines verwenden.
Tools zur Versionierung von Daten und Pipelines
Mit diesen MLOps-Tools kannst du Aufgaben rund um die Versionierung von Daten und Pipelines verwalten:
9. Dickhäuter
Pachyderm automatisiert die Datenumwandlung mit Datenversionierung, Lineage und End-to-End-Pipelines auf Kubernetes. Du kannst jede Art von Daten (Bilder, Protokolle, Videos, CSVs), jede Sprache (Python, R, SQL, C/C++) und jede Größenordnung (Petabytes an Daten, Tausende von Jobs) integrieren.
Die Community Edition ist Open-Source und für ein kleines Team. Organisationen und Teams, die erweiterte Funktionen wünschen, können sich für die Enterprise Edition entscheiden.
Genau wie bei Git kannst du deine Daten mit einer ähnlichen Syntax versionieren. In Pachyderm ist die höchste Ebene des Objekts Repository, und du kannst Commit, Branches, File, History und Provenance verwenden, um den Datensatz zu verfolgen und zu versionieren.
Bild von Pachyderm
10. Datenversionskontrolle (DVC)
Data Version Control ist ein beliebtes Open-Source-Tool für Machine-Learning-Projekte. Es arbeitet nahtlos mit Git zusammen und ermöglicht dir die Versionierung von Code, Daten, Modellen, Metadaten und Pipelines.
DVC ist mehr als nur ein Tool zur Datenverfolgung und -versionierung.
Du kannst es verwenden für:
- Verfolgung von Experimenten (Modellmetriken, Parameter, Versionierung).
- Erstelle, visualisiere und führe Pipelines für maschinelles Lernen aus.
- Workflow für Einsatz und Zusammenarbeit.
- Reproduzierbarkeit.
- Daten- und Modellregistrierung.
- Kontinuierliche Integration und Bereitstellung für maschinelles Lernen mit CML.
Bild von DVC
Hinweis: DagsHub kann auch für die Versionierung von Daten und Pipelines verwendet werden.
11. LakeFS
LakeFS ist ein Open-Source-Tool für die skalierbare Versionskontrolle von Daten, das eine Git-ähnliche Versionskontrollschnittstelle für Objektspeicher bietet und es den Nutzern ermöglicht, ihre Data Lakes wie ihren Code zu verwalten. LakeFS ermöglicht die Versionskontrolle von Daten im Exabyte-Bereich und ist damit eine hochskalierbare Lösung für die Verwaltung großer Data Lakes.
Zusätzliche Fähigkeiten:
- Git-Operationen wie Branching, Commit und Merge über jeden Speicherdienst ausführen
- Schnellere Entwicklung mit Zero Copy Branching für reibungsloses Experimentieren und einfache Zusammenarbeit
- Nutze Pre-Commit- und Merge-Hooks für CI/CD-Workflows, um saubere Arbeitsabläufe zu gewährleisten
- Die robuste Plattform ermöglicht eine schnellere Wiederherstellung von Datenproblemen mit der Revert-Funktion.
LakeFS Architektur
Feature Stores
Feature-Stores sind zentrale Repositories zum Speichern, Versionieren, Verwalten und Bereitstellen von Features (verarbeitete Datenattribute, die für das Training von Machine-Learning-Modellen verwendet werden) für Machine-Learning-Modelle in der Produktion und für Trainingszwecke.
12. Fest
Feast ist ein Open-Source-Feature-Store, der Teams für maschinelles Lernen dabei hilft, Echtzeitmodelle zu produzieren und eine Feature-Plattform aufzubauen, die die Zusammenarbeit zwischen Ingenieuren und Datenwissenschaftlern fördert.
Wichtige Merkmale:
- Verwalte einen Offline-Store, einen Online-Store mit geringer Latenz und einen Feature-Server, um eine gleichbleibende Verfügbarkeit von Features sowohl für Trainings- als auch für Servicezwecke sicherzustellen.
- Vermeide Datenverluste, indem du genaue Point-in-Time-Feature-Sets erstellst und Datenwissenschaftler davon befreist, sich mit dem fehleranfälligen Zusammenfügen von Datensätzen zu beschäftigen.
- Entkopple ML von der Dateninfrastruktur, indem du eine einzige Zugriffsebene hast.
Bild von Feast
13. Featureform
Featureform ist ein virtueller Funktionsspeicher, mit dem Datenwissenschaftler die Funktionen ihrer ML-Modelle definieren, verwalten und bereitstellen können. Es kann Data-Science-Teams dabei helfen, die Zusammenarbeit zu verbessern, Experimente zu organisieren, die Bereitstellung zu erleichtern, die Zuverlässigkeit zu erhöhen und die Compliance zu wahren.
Wichtige Merkmale:
- Verbessere die Zusammenarbeit, indem du Funktionen im Team teilst, wiederverwendest und verstehst.
- Wenn dein Feature bereit ist, wird Featureform deine Dateninfrastruktur orchestrieren, um es für die Produktion bereit zu machen.
- Das System stellt sicher, dass keine Merkmale, Kennzeichnungen oder Trainingssätze verändert werden können, um die Zuverlässigkeit zu erhöhen.
- Mit integrierter rollenbasierter Zugriffskontrolle, Audit-Protokollen und dynamischen Serving-Regeln kann Featureform deine Compliance-Logik direkt durchsetzen.
Bild von Featureform
Modellversuche
Mit diesen MLOps-Tools kannst du die Modellqualität testen und die Zuverlässigkeit, Robustheit und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen sicherstellen:
14. Deepchecks ML Modelle testen
Deepchecks ist eine Open-Source-Lösung, die alle deine ML-Validierungsanforderungen erfüllt und sicherstellt, dass deine Daten und Modelle von der Forschung bis zur Produktion gründlich getestet werden. Es bietet einen ganzheitlichen Ansatz zur Validierung deiner Daten und Modelle durch seine verschiedenen Komponenten.
Bild von Deepchecks
Deepchecks bestehen aus drei Komponenten:
- Deepchecks Testing: Mit dieser Funktion kannst du benutzerdefinierte Prüfungen und Suiten für die Validierung von Tabellen, natürlicher Sprachverarbeitung und Computer Vision erstellen.
- CI & Testing Management: bietet CI & Testing Management, damit du mit deinem Team zusammenarbeiten und Testergebnisse effektiv verwalten kannst.
- Deepchecks Monitoring: Verfolgt und validiert Modelle in der Produktion.
15. TruEra
TruEra ist eine fortschrittliche Plattform, die die Modellqualität und -leistung durch automatisierte Tests, Erklärbarkeit und Ursachenanalyse verbessert. Es bietet verschiedene Funktionen, um Modelle zu optimieren und zu debuggen, eine erstklassige Erklärbarkeit zu erreichen und sich einfach in deinen ML-Tech-Stack zu integrieren.
Wichtige Merkmale:
- Mit der Funktion zum Testen und Debuggen von Modellen kannst du die Modellqualität während der Entwicklung und Produktion verbessern.
- Es kann automatisierte und systematische Tests durchführen, um Leistung, Stabilität und Fairness sicherzustellen.
- Es versteht die Entwicklung der Modellversionen. So kannst du Erkenntnisse gewinnen, die zu einer schnelleren und effektiveren Modellentwicklung führen.
- Identifiziere und ermittle, welche spezifischen Merkmale zu den Modellverzerrungen beitragen.
- TruEra lässt sich problemlos in deine aktuelle Infrastruktur und deinen Arbeitsablauf integrieren.
Bild von TruEra
Werkzeuge für die Modellbereitstellung und -wartung
Wenn es um den Einsatz von Modellen geht, können diese MLOps-Tools eine große Hilfe sein:
16. Kubeflow
Kubeflow macht die Bereitstellung von Machine Learning-Modellen auf Kubernetes einfach, portabel und skalierbar. Du kannst es für die Datenaufbereitung, das Modelltraining, die Modelloptimierung, das Prediction Serving und als Motor für die Modellleistung in der Produktion verwenden. Du kannst Machine Learning Workflows lokal, vor Ort oder in der Cloud einsetzen. Kurz gesagt, es macht Kubernetes für Data Science Teams einfach.
Wichtige Merkmale:
- Zentrales Dashboard mit interaktiver Benutzeroberfläche.
- Pipelines für maschinelles Lernen für Reproduzierbarkeit und Rationalisierung.
- Bietet native Unterstützung für JupyterLab, RStudio und Visual Studio Code.
- Abstimmung der Hyperparameter und Suche nach neuronaler Architektur.
- Trainingsaufträge für Tensorflow, Pytorch, PaddlePaddle, MXNet und XGboost.
- Arbeitsvorbereitung.
- Biete Administratoren die Möglichkeit, mehrere Benutzer zu isolieren.
- Funktioniert mit allen großen Cloud-Anbietern.
Bild von Kubeflow
10. BentoML
BentoML macht es einfach und schneller, Anwendungen für maschinelles Lernen bereitzustellen. Es ist ein Python-basiertes Tool für die Bereitstellung und Wartung von APIs in der Produktion. Sie skaliert mit leistungsstarken Optimierungen durch parallele Inferenz und adaptives Batching und bietet Hardware-Beschleunigung.
Das interaktive, zentrale Dashboard von BentoML erleichtert die Organisation und Überwachung des Einsatzes von Machine Learning-Modellen. Das Beste daran ist, dass es mit allen Arten von Frameworks für maschinelles Lernen funktioniert, wie Keras, ONNX, LightGBM, Pytorch und Scikit-learn. Kurz gesagt: BentoML bietet eine Komplettlösung für die Bereitstellung, das Servicing und die Überwachung von Modellen.
Bild von BentoML
18. Umarmung Gesicht Inferenz Endpunkte
Hugging Face Inference Endpoints ist ein Cloud-basierter Service von Hugging Face, einer All-in-One ML-Plattform, die es Nutzern ermöglicht, Modelle, Datensätze und Demos zu trainieren, zu hosten und zu teilen. Diese Endpunkte sollen den Nutzern helfen, ihre trainierten Machine-Learning-Modelle für Inferenzen einzusetzen, ohne dass sie die erforderliche Infrastruktur einrichten und verwalten müssen.
Wichtige Merkmale:
- Halte die Kosten so niedrig wie 0,06 $ pro CPU-Kern/Stunde und 0,6 $ pro GPU/Stunde, je nach deinem Bedarf.
- Einfacher Einsatz innerhalb von Sekunden.
- Vollständig verwaltet und autoskaliert.
- Teil des Hugging Face Ökosystems.
- Sicherheit auf Unternehmensebene.
Bild von Hugging Face
Hinweis: Du kannst auch MLflow und AWS Sagemaker für die Modellbereitstellung und das Serving verwenden.
Modellüberwachung in der Produktion ML Ops Tools
Egal, ob sich dein ML-Modell in der Entwicklung, in der Validierung oder in der Produktion befindet, mit diesen Tools kannst du eine Reihe von Faktoren überwachen:
19. Offensichtlich
Evidently AI ist eine Open-Source-Python-Bibliothek zur Überwachung von ML-Modellen während der Entwicklung, Validierung und in der Produktion. Sie prüft die Daten- und Modellqualität, die Datendrift, die Zieldrift sowie die Regressions- und Klassifizierungsleistung.
Offensichtlich gibt es drei Hauptkomponenten:
- Tests (Batch-Modellprüfungen): zur Durchführung von strukturierten Daten- und Modellqualitätsprüfungen.
- Berichte (interaktive Dashboards): interaktive Datendrift, Modellleistung und Zielvirtualisierung.
- Monitore (Echtzeit-Monitoring): Überwacht Daten und Modellmetriken des eingesetzten ML-Dienstes.
Bild von Evidently
20. Fiddler
Fiddler AI ist ein ML-Modell-Überwachungstool mit einer einfach zu bedienenden, übersichtlichen Benutzeroberfläche. Damit kannst du Vorhersagen erklären und debuggen, das Verhalten der Modi für den gesamten Datensatz analysieren, Modelle für maschinelles Lernen in großem Umfang einsetzen und die Modellleistung überwachen.
Schauen wir uns die wichtigsten KI-Funktionen von Fiddler für die ML-Überwachung an:
- Leistungsüberwachung: Detaillierte Visualisierung der Datenabweichung, wann und wie sie abweicht.
- Datenintegrität: Vermeide es, falsche Daten für die Modellschulung einzugeben.
- Ausreißer aufspüren: zeigt univariate und multivariate Ausreißer an.
- Servicemetriken: zeigen grundlegende Einblicke in den ML-Servicebetrieb.
- Warnungen: Richte Warnungen für ein Modell oder eine Gruppe von Modellen ein, um vor Problemen in der Produktion zu warnen.
Bild aus Fiddler
Laufzeit-Engines
Die Runtime Engine ist für das Laden des Modells, die Vorverarbeitung der Eingabedaten, die Durchführung der Inferenz und die Rückgabe der Ergebnisse an die Client-Anwendung verantwortlich.
21. Ray
Ray ist ein vielseitiges Framework zur Skalierung von KI- und Python-Anwendungen, das es Entwicklern erleichtert, ihre Machine-Learning-Projekte zu verwalten und zu optimieren.
Die Plattform besteht aus zwei Hauptkomponenten: einer verteilten Kernlaufzeit und einer Reihe von KI-Bibliotheken, die auf die Vereinfachung von ML-Berechnungen zugeschnitten sind.
Ray Core bietet eine begrenzte Anzahl grundlegender Elemente, die für den Aufbau und die Erweiterung verteilter Anwendungen genutzt werden können.
- Tasks sind Funktionen, die keinen Status haben und innerhalb des Clusters ausgeführt werden.
- Actors sind Worker-Prozesse, die zustandsabhängig sind und innerhalb des Clusters erstellt werden.
- Objekte sind unveränderliche Werte, auf die jede Komponente innerhalb des Clusters zugreifen kann.
Ray bietet außerdem KI-Bibliotheken für skalierbare Datensätze für ML, verteiltes Training, Hyperparameter-Tuning, Reinforcement Learning und skalierbares und programmierbares Serving.
Das folgende Beispiel zeigt das Training und den Einsatz eines Gradient Boosting Classifier-Modells.
import requests
from starlette.requests import Request
from typing import Dict
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from ray import serve
# Train model.
iris_dataset = load_iris()
model = GradientBoostingClassifier()
model.fit(iris_dataset["data"], iris_dataset["target"])
@serve.deployment
class BoostingModel:
def __init__(self, model):
self.model = model
self.label_list = iris_dataset["target_names"].tolist()
async def __call__(self, request: Request) -> Dict:
payload = (await request.json())["vector"]
print(f"Received http request with data {payload}")
prediction = self.model.predict([payload])[0]
human_name = self.label_list[prediction]
return {"result": human_name}
# Deploy model.
serve.run(BoostingModel.bind(model), route_prefix="/iris")22. Nuclio
Nuclio ist ein leistungsstarkes Framework, das sich auf daten-, I/O- und rechenintensive Workloads konzentriert. Sie ist so konzipiert, dass sie serverlos ist, d.h. du musst dich nicht um die Verwaltung von Servern kümmern. Nuclio ist gut in beliebte Data-Science-Tools wie Jupyter und Kubeflow integriert. Außerdem unterstützt es eine Vielzahl von Daten- und Streaming-Quellen und kann über CPUs und GPUs ausgeführt werden.
Wichtige Merkmale:
- Benötigt nur minimale CPU/GPU- und E/A-Ressourcen, um die Echtzeitverarbeitung durchzuführen und gleichzeitig die Parallelität zu maximieren.
- Lässt sich mit einer Vielzahl von Datenquellen und ML-Frameworks integrieren.
- Bietet zustandsabhängige Funktionen mit Datenpfadbeschleunigung
- Übertragbarkeit auf alle Arten von Geräten und Cloud-Plattformen, insbesondere auf Geräte mit geringem Stromverbrauch.
- Entwickelt für Unternehmen.
Bild von Nuclio
End-to-End MLOps-Plattformen
Wenn du auf der Suche nach einem umfassenden MLOps-Tool bist, das dich während des gesamten Prozesses unterstützt, findest du hier einige der besten:
23. AWS SageMaker
Amazon Web Services SageMaker ist eine One-Stop-Lösung für MLOps. Du kannst die Modellentwicklung trainieren und beschleunigen, Experimente verfolgen und versionieren, ML-Artefakte katalogisieren, CI/CD-ML-Pipelines integrieren und Modelle nahtlos in der Produktion bereitstellen, bedienen und überwachen.
Wichtige Merkmale:
- Eine kollaborative Umgebung für Data Science Teams.
- Automatisiere ML-Trainingsabläufe.
- Setze Modelle in der Produktion ein und verwalte sie.
- Verfolge und pflege Modellversionen.
- CI/CD für automatische Integration und Bereitstellung.
- Kontinuierliche Überwachung und Beibehaltung der Modelle, um die Qualität zu erhalten.
- Optimiere die Kosten und die Leistung.
Bild von Amazon SageMaker
24. DagsHub
DagsHub ist eine Plattform für die Machine-Learning-Community, um Daten, Modelle, Experimente, ML-Pipelines und Code zu verfolgen und zu versionieren. Es ermöglicht deinem Team, Machine-Learning-Projekte zu erstellen, zu überprüfen und zu teilen.
Einfach ausgedrückt ist es ein GitHub für maschinelles Lernen, und du bekommst verschiedene Tools, um den gesamten maschinellen Lernprozess zu optimieren.
Wichtige Merkmale:
- Git- und DVC-Repository für deine ML-Projekte.
- DagsHub-Logger und MLflow-Instanz zur Verfolgung von Experimenten.
- Datensatzbeschriftung mit Label Studio Instanz.
- Vergleiche die Jupyter-Notebooks, den Code, die Datensätze und die Bilder.
- Möglichkeit, die Datei, eine Codezeile oder den Datensatz zu kommentieren.
- Erstelle einen Bericht für das Projekt, genau wie im GitHub-Wiki.
- Visualisierung der ML-Pipeline.
- Reproduzierbare Ergebnisse.
- CI/CD für die Modellschulung und -bereitstellung durchführen.
- Daten-Zusammenführung.
- Biete Integration mit GitHub, Google Colab, DVC, Jenkins, externem Speicher, Webhooks und New Relic.
Bild vom Autor
25. Iguazio MLOps Platform
Die Iguazio MLOps-Plattform ist eine End-to-End-MLOps-Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, die maschinelle Lernpipeline von der Datenerfassung und -aufbereitung bis hin zum Training, Einsatz und der Überwachung in der Produktion zu automatisieren. Es bietet eine offene(MLRun) und verwaltete Plattform.
Ein wesentliches Unterscheidungsmerkmal der Iguazio MLOps-Plattform ist ihre Flexibilität bei den Einsatzmöglichkeiten. Nutzer können KI-Anwendungen überall einsetzen, auch in Cloud-, Hybrid- oder On-Premises-Umgebungen. Dies ist besonders wichtig für Branchen wie das Gesundheits- und Finanzwesen, in denen Datenschutzbedenken eine Bereitstellung vor Ort erforderlich machen können.
Bild von der Iguazio MLOps Plattform
Wichtige Merkmale:
- Die Plattform ermöglicht es den Nutzern, Daten aus beliebigen Quellen aufzunehmen und mit dem integrierten Feature Store wiederverwendbare Online- und Offline-Funktionen zu erstellen.
- Sie unterstützt das kontinuierliche Training und die Evaluierung von Modellen im großen Maßstab durch skalierbare serverlose Systeme mit automatischer Nachverfolgung, Datenversionierung sowie kontinuierlicher Integration und Bereitstellung.
- Die Modelle lassen sich mit wenigen Klicks in der Produktion einsetzen, die Modellleistung wird kontinuierlich überwacht und die Modellabweichung wird reduziert.
- Die Plattform verfügt über ein einfaches Dashboard zur Verwaltung, Steuerung und Überwachung von Modellen und der Produktion in Echtzeit.
Fazit
Wir befinden uns in einer Zeit, in der die MLOps-Branche einen Boom erlebt. Jede Woche gibt es neue Entwicklungen, neue Startups und neue Tools, die das grundlegende Problem der Umwandlung von Notebooks in produktionsreife Anwendungen lösen sollen. Selbst bestehende Tools erweitern ihren Horizont und integrieren neue Funktionen, um zu Super-MLOps-Tools zu werden.
In diesem Blog haben wir die besten MLOps-Tools für verschiedene Schritte des MLOps-Prozesses kennengelernt. Diese Tools helfen dir bei der Erprobung, Entwicklung, Einführung und Überwachung.
Wenn du neu auf dem Gebiet des maschinellen Lernens bist und die grundlegenden Fähigkeiten beherrschen willst, um einen Job als Machine Learning Scientist zu bekommen, solltest du unseren Machine Learning Scientist with Python Career Track besuchen.
Wenn du ein Profi bist und mehr über die Standard-MLOps-Praktiken erfahren möchtest, lies unseren Artikel über die MLOps Best Practices und deren Anwendung und schau dir unseren MLOps Fundamentals Skill Track an.
Verdiene eine Top-KI-Zertifizierung
Zeige, dass du KI effektiv und verantwortungsbewusst einsetzen kannst.
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