2026'da Bilmeniz Gereken 25 En İyi MLOps Aracı

Büyük Dil Modelleri (LLM) Çerçevesi

GPT-4 ve ardından GPT-4o'nun tanıtılmasıyla birlikte, büyük dil modelleri üretmek ve modern yapay zekânın tam potansiyelini hayata geçirmek için yarış başladı. Zeki yapay zekâ uygulamaları geliştirmek için LLM'lerin vektör veritabanlarına ve entegrasyon çerçevelerine ihtiyacı vardır.

1. Qdrant

Qdrant, üretime hazır bir hizmet sunan ve kullanışlı bir API ile vektör gömülerini depolamanıza, aramanıza ve yönetmenize olanak tanıyan açık kaynaklı bir vektör benzerlik arama motoru ve vektör veritabanıdır.

Qdrant’in Mimarisi: Üst Düzey Genel Bakış

Öne çıkan özellikler:

1. Kullanımı kolay API: Kullanımı kolay bir Python API sunar ve ayrıca geliştiricilerin birden çok programlama dilinde istemci kütüphaneleri üretmesine olanak tanır.
2. Hızlı ve doğru: Yaklaşık En Yakın Komşu Araması için HNSW algoritmasının benzersiz bir özel modifikasyonunu kullanır; doğruluktan ödün vermeden son teknoloji arama hızları sağlar.
3. Zengin veri türleri: Qdrant; dize eşleştirme, sayısal aralıklar, coğrafi konumlar ve daha fazlası dahil geniş bir veri türü ve sorgu koşulu yelpazesini destekler.
4. Dağıtık: Bulut-yerlisidir ve yatay olarak ölçeklenebilir; böylece geliştiriciler ihtiyaç duydukları veri miktarı için tam gereken hesaplama kaynağını kullanabilir.
5. Verimli: Qdrant tamamen, performans ve kaynak verimliliğiyle bilinen Rust diliyle geliştirilmiştir.

En iyi vektör veritabanlarını keşfetmek için En İyi 5 Vektör Veritabanı | Örneklerle Liste yazımızı okuyun.

2. LangChain

LangChain, dil modelleriyle güçlendirilen uygulamalar geliştirmek için çok yönlü ve güçlü bir çerçevedir. Bağlama-duyarlı ve akıl yürütmeye dayalı uygulamalar oluşturup dağıtmak ve izlemek için geliştiricilere çeşitli bileşenler sunar.

Çerçeve 4 ana bileşenden oluşur:

1. LangChain kütüphaneleri: Python ve JavaScript kütüphaneleri, bağlama-duyarlı akıl yürütme uygulamaları geliştirmenizi sağlayan arayüzler ve entegrasyonlar sunar.
2. LangChain şablonları: Kolay dağıtılabilir referans mimarileri koleksiyonu, geliştiricilere önceden oluşturulmuş çözümler sağlayarak çok çeşitli görevleri kapsar.
3. LangServe: Bu kütüphane, LangChain zincirlerinin bir REST API olarak dağıtılmasını sağlar.
4. LangSmith: Herhangi bir LLM çerçevesi üzerinde oluşturulan zincirleri hata ayıklama, test etme, değerlendirme ve izleme olanağı sunan bir platform.

LangChain Ekosistemi

LangChain ile LLM Uygulamaları Nasıl Geliştirilir öğrenin ve büyük dil modellerinin henüz keşfedilmemiş potansiyelini keşfedin.

Deney Takibi ve Model Meta Verisi Yönetim Araçları

Bu araçlar model meta verilerini yönetmenize ve deney takibine yardımcı olur:

3. MLFlow

MLflow, makine öğrenimi yaşam döngüsünün temel kısımlarını yönetmenize yardımcı olan açık kaynaklı bir araçtır. Genellikle deney takibi için kullanılır; ancak tekrar üretilebilirlik, dağıtım ve model kayıt defteri için de kullanılabilir. CLI, Python, R, Java ve REST API kullanarak makine öğrenimi deneylerini ve model meta verilerini yönetebilirsiniz. 

MLflow'un dört temel işlevi vardır:

1. MLflow tracking: kod, veri, yapılandırma ve sonuçların saklanması ve erişimi.
2. MLflow projects: tekrar üretilebilirlik için veri bilimi kaynağını paketleme.
3. MLflow models: makine öğrenimi modellerini çeşitli sunum ortamlarına dağıtma ve yönetme. 
4. MLflow model registry: sürümleme, aşama geçişleri, ek açıklamalar ve makine öğrenimi modellerinin yönetimini sağlayan merkezi model deposu. 

Görsel: Yazar

4. Comet ML

Comet ML, makine öğrenimi modellerini ve deneylerini izlemek, karşılaştırmak, açıklamak ve optimize etmek için bir platformdur. Scikit-learn, Pytorch, TensorFlow ve HuggingFace gibi herhangi bir makine öğrenimi kütüphanesiyle kullanabilirsiniz. 

Comet ML; bireyler, ekipler, kurumlar ve akademi için uygundur. Herkesin deneyleri kolayca görselleştirmesine ve karşılaştırmasına olanak tanır. Ayrıca görüntü, ses, metin ve tabular verilerden örnekleri görselleştirmenizi sağlar.

Görsel: Comet ML

5. Weights & Biases

Weights & Biases, deney takibi, veri ve model sürümleme, hiperparametre optimizasyonu ve model yönetimi için bir ML platformudur. Ayrıca yapıtları (veri kümeleri, modeller, bağımlılıklar, hatlar ve sonuçlar) kaydetmek ve veri kümelerini (ses, görsel, metin ve tabular) görselleştirmek için de kullanabilirsiniz.

Weights & Biases, makine öğrenimi deneyleri için kullanıcı dostu, merkezi bir gösterge paneli sunar. Comet ML gibi, Fastai, Keras, PyTorch, Hugging Face, Yolov5, Spacy ve daha pek çok makine öğrenimi kütüphanesiyle entegre edebilirsiniz. Ayrı bir yazımızda Weights & Biases'a giriş yazımızı inceleyebilirsiniz. 

Gif: Weights & Biases

Not: Deney takibi ve ML meta verisi yönetimi için TensorBoard, Pachyderm, DagsHub ve DVC Studio'yu da kullanabilirsiniz. 

Orkestrasyon ve İş Akışı Boru Hattı MLOps Araçları

Bu araçlar veri bilimi projeleri oluşturmanıza ve makine öğrenimi iş akışlarını yönetmenize yardımcı olur:

6. Prefect

Prefect, uygulamalar arasında ve içinde iş akışlarını izlemek, koordine etmek ve orkestre etmek için modern bir veri yığınıdır. Uçtan uca makine öğrenimi boru hatları için oluşturulmuş, açık kaynaklı ve hafif bir araçtır. 

Veritabanları için Prefect Orion UI'ı veya Prefect Cloud'u kullanabilirsiniz. 

• Prefect Orion UI, açık kaynaklı, yerel barındırılan bir orkestrasyon motoru ve API sunucusudur. Yerel Prefect Orion örneği ve iş akışları hakkında içgörüler sağlar.  
• Prefect Cloud, akışları, akış çalıştırmalarını ve dağıtımları görselleştirmek için barındırılan bir hizmettir. Ayrıca hesapları, çalışma alanını ve ekip iş birliğini yönetebilirsiniz. 

Görsel: Prefect

7. Metaflow

Metaflow, veri bilimi ve makine öğrenimi projeleri için güçlü, sahada kendini kanıtlamış bir iş akışı yönetim aracıdır. Veri bilimcilerin MLOps mühendisliğini dert etmeden model geliştirmeye odaklanabilmeleri için geliştirilmiştir. 

Metaflow ile iş akışını tasarlayabilir, ölçekli olarak çalıştırabilir ve modeli üretime dağıtabilirsiniz. Makine öğrenimi deneylerini ve verilerini otomatik olarak izler ve sürümler. Ayrıca sonuçları not defterinde görselleştirebilirsiniz. 

Metaflow; birden çok bulutta (AWS, GCP ve Azure dahil) ve çeşitli makine öğrenimi Python paketleriyle (Scikit-learn ve Tensorflow gibi) çalışır; API, R dili için de mevcuttur. 

Görsel: Metaflow

8. Kedro

Kedro, Python tabanlı bir iş akışı orkestrasyon aracıdır. Tekrar üretilebilir, sürdürülebilir ve modüler veri bilimi projeleri oluşturmak için kullanabilirsiniz. Yazılım mühendisliğindeki kavramları makine öğrenimine entegre eder; modülerlik, ilgi ayrımı ve sürümleme gibi.

Kedro ile şunları yapabilirsiniz:

1. Bağımlılıkları ve yapılandırmayı ayarlama.
2. Veri kurulumunu gerçekleştirme.
3. Boru hatlarını oluşturma, görselleştirme ve çalıştırma.
4. Günlükleme ve deney takibi.
5. Tek bir makinede veya dağıtık ortamda dağıtım.
6. Sürdürülebilir veri bilimi kodu yazma.
7. Modüler, yeniden kullanılabilir kod oluşturma.
8. Projelerde ekip arkadaşlarınızla iş birliği yapma.

Gif: Kedro

Not: Orkestrasyon ve iş akışı boru hatları için Kubeflow ve DVC'yi de kullanabilirsiniz. 

Veri ve Boru Hattı Sürümleme Araçları

Bu MLOps araçlarıyla, veri ve boru hattı sürümleme etrafındaki görevleri yönetebilirsiniz: 

9. Pachyderm

Pachyderm, Kubernetes üzerinde veri sürümleme, köken (lineage) ve uçtan uca boru hatlarıyla veri dönüştürmeyi otomatikleştirir. Her türlü veriyle (görüntüler, günlükler, video, CSV), her dille (Python, R, SQL, C/C++) ve her ölçekte (Petabaytlarca veri, binlerce iş) entegre olabilirsiniz.

Topluluk sürümü açık kaynaklıdır ve küçük ekipler içindir. Gelişmiş özellikler isteyen kurum ve ekipler Enterprise sürümünü tercih edebilir. 

Git'e benzer şekilde, verinizi benzer bir sözdizimiyle sürümleyebilirsiniz. Pachyderm'de en üst düzey nesne Repository'dir ve veri kümesini izlemek ve sürümlemek için Commit, Branches, File, History ve Provenance öğelerini kullanabilirsiniz. 

Görsel: Pachyderm

10. Data Version Control (DVC)

Data Version Control, makine öğrenimi projeleri için açık kaynaklı ve popüler bir araçtır. Size kod, veri, model, meta veri ve boru hattı sürümlemeyi sağlamak üzere Git ile sorunsuz çalışır. 

DVC, yalnızca bir veri izleme ve sürümleme aracı değildir. 

Şunlar için kullanabilirsiniz:

• Deney takibi (model metrikleri, parametreler, sürümleme).
• Makine öğrenimi boru hatları oluşturma, görselleştirme ve çalıştırma. 
• Dağıtım ve iş birliği için iş akışı.
• Tekrar üretilebilirlik.
• Veri ve model kayıt defteri.
• CML kullanarak makine öğrenimi için sürekli tümleştirme ve dağıtım.

Görsel: DVC

Not: DagsHub da veri ve boru hattı sürümleme için kullanılabilir.

11. LakeFS

LakeFS, nesne depolama için Git benzeri bir sürüm kontrol arayüzü sağlayan, kullanıcıların veri göllerini kodları gibi yönetmelerini mümkün kılan, açık kaynaklı ve ölçeklenebilir bir veri sürüm kontrol aracıdır. LakeFS ile kullanıcılar, exabayt ölçeğinde verileri sürümleyebilir; bu da büyük veri göllerini yönetmek için son derece ölçeklenebilir bir çözüm sunar.

Ek yetenekler:

• Herhangi bir depolama hizmeti üzerinde branch, commit ve merge gibi Git işlemlerini gerçekleştirin
• Sürtünmesiz deney ve kolay iş birliği için sıfır kopya dallanma ile daha hızlı geliştirme
• Temiz iş akışlarını güvence altına almak için CI/CD iş akışlarında ön-commit ve birleştirme kancalarını kullanın
• Dayanıklı platform, geri alma yeteneğiyle veri sorunlarından daha hızlı kurtulmayı sağlar.

LakeFS Mimarisi

Özellik Mağazaları (Feature Store)

Özellik mağazaları; üretimdeki makine öğrenimi modelleri ile eğitim süreçleri için özellikleri (modelleri eğitmekte kullanılan işlenmiş veri öznitelikleri) depolamak, sürümlemek, yönetmek ve sunmak üzere merkezi havuzlardır.

12. Feast

Feast, makine öğrenimi ekiplerinin gerçek zamanlı modelleri üretime almalarına ve mühendislerle veri bilimciler arasında iş birliğini teşvik eden bir özellik platformu oluşturmalarına yardımcı olan açık kaynaklı bir özellik mağazasıdır.

Öne çıkan özellikler:

1. Eğitim ve sunum amaçları için özelliklerin tutarlı şekilde erişilebilir olmasını sağlamak üzere çevrimdışı mağaza, düşük gecikmeli çevrimiçi mağaza ve bir özellik sunucusunu yönetin.
2. Zaman noktasına göre doğru özellik kümeleri oluşturarak veri sızıntısından kaçının; veri bilimcileri hataya açık veri kümesi birleştirmeyle uğraşmaktan kurtarın.
3. Tek bir erişim katmanına sahip olarak ML'i veri altyapısından ayrıştırın.

Görsel: Feast

13. Featureform

Featureform, veri bilimcilerin ML modellerinin özelliklerini tanımlamasına, yönetmesine ve sunmasına olanak tanıyan sanal bir özellik mağazasıdır. Veri bilimi ekiplerinin iş birliğini artırmasına, denemeleri düzenlemesine, dağıtımı kolaylaştırmasına, güvenilirliği artırmasına ve uyumluluğu korumasına yardımcı olabilir.

Öne çıkan özellikler:

1. Ekip genelinde özellikleri paylaşarak, yeniden kullanarak ve anlayarak iş birliğini artırın.
2. Özelliğiniz dağıtıma hazır olduğunda Featureform, üretime hazırlamak için veri altyapınızı orkestre eder.
3. Sistem; güvenilirliği artırmak için hiçbir özellik, etiket veya eğitim setinin değiştirilememesini sağlar.
4. Yerleşik rol tabanlı erişim kontrolü, denetim günlükleri ve dinamik sunum kurallarıyla Featureform, uyumluluk mantığınızı doğrudan uygulayabilir.

Görsel: Featureform

Model Testi

Bu MLOps araçlarıyla model kalitesini test edebilir; makine öğrenimi modellerinin güvenilirlik, sağlamlık ve doğruluğunu güvence altına alabilirsiniz:

14. Deepchecks ML Models Testing

Deepchecks, araştırmadan üretime kadar veri ve modellerinizin kapsamlı şekilde test edilmesini sağlayarak tüm ML doğrulama ihtiyaçlarınıza hitap eden açık kaynaklı bir çözümdür. Veri ve modellerinizi çeşitli bileşenleri aracılığıyla bütünsel bir yaklaşımla doğrulamanızı sağlar.

Görsel: Deepchecks

Deepchecks üç bileşenden oluşur:

• Deepchecks testing: tabular, doğal dil işleme ve bilgisayarla görü doğrulaması için özel kontroller ve paketler oluşturmanıza olanak tanır.
• CI & testing management: ekibinizle iş birliğini ve test sonuçlarını etkili şekilde yönetmeyi kolaylaştıran CI & Test Yönetimi sunar.
• Deepchecks monitoring: üretimdeki modelleri izler ve doğrular.

15. TruEra

TruEra, otomatik test, açıklanabilirlik ve kök neden analizi aracılığıyla model kalitesi ve performansını artırmak için tasarlanmış gelişmiş bir platformdur. Modelleri optimize etmeye ve hata ayıklamaya yardımcı olan çeşitli özellikler, sınıfının en iyisi açıklanabilirlik ve ML teknoloji yığınına kolay entegrasyon sunar.

Öne çıkan özellikler:

• Model test etme ve hata ayıklama özelliği, geliştirme ve üretim sırasında model kalitesini iyileştirmenize olanak tanır.
• Performans, kararlılık ve adaleti sağlamak için otomatik ve sistematik testler gerçekleştirebilir.
• Model sürümlerinin evrimini anlar. Bu, daha hızlı ve etkili model geliştirmeye yön veren içgörüler çıkarmanızı sağlar.
• Model önyargısına katkıda bulunan belirli özellikleri belirleyin ve saptayın.
• TruEra, mevcut altyapınıza ve iş akışınıza zahmetsizce entegre edilebilir.

Görsel: TruEra

Model Dağıtımı ve Sunumu Araçları

Model dağıtımı söz konusu olduğunda, bu MLOps araçları son derece yardımcı olabilir:

16. Kubeflow

Kubeflow, Kubernetes üzerinde makine öğrenimi modeli dağıtımını basit, taşınabilir ve ölçeklenebilir hâle getirir. Veri hazırlama, model eğitimi, model optimizasyonu, tahmin sunumu ve üretimde model performansını izleme için kullanabilirsiniz. Makine öğrenimi iş akışını yerelde, şirket içinde veya bulutta dağıtabilirsiniz. Kısacası, Kubernetes'i veri bilimi ekipleri için kolaylaştırır.

Öne çıkan özellikler:

• Etkileşimli UI ile merkezi gösterge paneli.
• Tekrar üretilebilirlik ve düzenleme için makine öğrenimi boru hatları.
• JupyterLab, RStudio ve Visual Studio Code için yerel destek.
• Hiperparametre ayarlama ve sinir mimarisi araması.
• Tensorflow, Pytorch, PaddlePaddle, MXNet ve XGboost için eğitim işleri.
• İş zamanlama.
• Yöneticilere çok kullanıcılı izolasyon sağlar.
• Tüm büyük bulut sağlayıcılarıyla çalışır.

Görsel: Kubeflow

10. BentoML

BentoML, makine öğrenimi uygulamalarını hızla ve kolayca yayına almanızı sağlar. Üretimde API'leri dağıtmak ve sürdürmek için Python-öncelikli bir araçtır. Paralel çıkarım ve uyarlanabilir toplu işleme ile güçlü optimizasyonlar sayesinde ölçeklenir ve donanım hızlandırma sağlar.  

BentoML’nin etkileşimli merkezi gösterge paneli, makine öğrenimi modellerini dağıtırken düzenleme ve izlemeyi kolaylaştırır. En iyi yanı, Keras, ONNX, LightGBM, Pytorch ve Scikit-learn gibi her tür makine öğrenimi çerçevesiyle çalışmasıdır. Kısacası, BentoML model dağıtımı, sunumu ve izleme için eksiksiz bir çözüm sunar.

Görsel: BentoML

18. Hugging Face Inference Endpoints

Hugging Face Inference Endpoints, kullanıcıların modelleri, veri kümelerini ve demoları eğitmelerine, barındırmalarına ve paylaşmalarına olanak tanıyan hepsi bir arada bir ML platformu olan Hugging Face tarafından sunulan bulut tabanlı bir hizmettir. Bu uç noktalar, kullanıcıların eğitilmiş makine öğrenimi modellerini, gerekli altyapıyı kurup yönetme ihtiyacı olmadan çıkarım için dağıtmalarına yardımcı olmak üzere tasarlanmıştır.

Öne çıkan özellikler:

• İhtiyaçlarınıza bağlı olarak maliyeti CPU çekirdeği/saat başına 0,06 ABD dolarından ve GPU/saat başına 0,6 ABD dolarından başlayacak şekilde düşük tutun.
• Saniyeler içinde kolay dağıtım.
• Tamamen yönetilen ve otomatik ölçeklenen yapı.
• Hugging Face ekosisteminin bir parçası.
• Kurumsal düzeyde güvenlik.

Görsel: Hugging Face

Not: Model dağıtımı ve sunumu için MLflow ve AWS Sagemaker'ı da kullanabilirsiniz.

Üretimde Model İzleme ML Ops Araçları

ML modeliniz geliştirme, doğrulama aşamasında ya da üretime dağıtılmış olsun; bu araçlar çeşitli faktörleri izlemenize yardımcı olabilir:

19. Evidently

Evidently AI, geliştirme, doğrulama ve üretim sırasında ML modellerini izlemek için kullanılan açık kaynaklı bir Python kütüphanesidir. Veri ve model kalitesini, veri kaymasını (drift), hedef kaymasını ve regresyon ile sınıflandırma performansını kontrol eder. 

Evidently üç ana bileşenden oluşur:

1. Tests (toplu model kontrolleri): yapılandırılmış veri ve model kalitesi kontrollerini gerçekleştirmek için. 
2. Reports (etkileşimli panolar): etkileşimli veri kayması, model performansı ve hedef görselleştirme. 
3. Monitors (gerçek zamanlı izleme): dağıtılmış ML servisinden veri ve model metriklerini izler.

Görsel: Evidently

20. Fiddler

Fiddler AI, kullanımı kolay ve net bir arayüze sahip bir ML model izleme aracıdır. Tahminleri açıklamanıza ve hata ayıklamanıza, tüm veri kümesi için model davranışını analiz etmenize, makine öğrenimi modellerini ölçekli olarak dağıtmanıza ve model performansını izlemenize olanak tanır.

ML izleme için Fiddler AI'nin başlıca özelliklerine bakalım:

• Performans izleme: veri kaymasının ne zaman ve nasıl gerçekleştiğini derinlemesine görselleştirme.
• Veri bütünlüğü: model eğitimi için hatalı veri beslemeyi önleyin.
• Aykırı değer takibi: tek değişkenli ve çok değişkenli aykırı değerleri gösterir.
• Servis metrikleri: ML servis operasyonlarına ilişkin temel içgörüler sunar.
• Uyarılar: üretimdeki sorunlara karşı uyarmak için bir model veya model grubu için uyarılar ayarlayın.

Görsel: Fiddler

Çalışma Zamanı Motorları

Çalışma zamanı motoru; modeli yüklemekten, girdi verisini ön işlemeye, çıkarım çalıştırmaya ve sonuçları istemci uygulamasına geri döndürmeye kadar sorumludur.

21. Ray

Ray, yapay zekâ ve Python uygulamalarını ölçeklemek için tasarlanmış, geliştiricilerin makine öğrenimi projelerini yönetmesini ve optimize etmesini kolaylaştıran çok yönlü bir çerçevedir.

Platform iki ana bileşenden oluşur: çekirdek dağıtık çalışma zamanı ve ML hesaplamasını basitleştirmeye yönelik bir dizi yapay zekâ kütüphanesi.

Ray Core, dağıtık uygulamalar inşa etmek ve genişletmek için kullanılabilecek sınırlı bir temel öğe seti sunar.

• Görevler (Tasks), durumsuz fonksiyonlardır ve küme içinde yürütülür.
• Aktörler (Actors), durumlu işçi süreçleridir ve küme içinde oluşturulurlar.
• Nesneler (Objects), küme içindeki herhangi bir bileşen tarafından erişilebilen değiştirilemez değerlerdir.

Ray ayrıca ML için ölçeklenebilir veri kümeleri, dağıtık eğitim, hiperparametre ayarlama, pekiştirmeli öğrenme ve ölçeklenebilir, programlanabilir sunum için yapay zekâ kütüphaneleri sağlar.

Aşağıdaki örnek, Gradient Boosting Classifier modelinin eğitilmesini ve sunulmasını göstermektedir.

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, veri, I/O ve hesaplama yoğun iş yüklerine odaklanan güçlü bir çerçevedir. Sunucusuz olacak şekilde tasarlanmıştır; yani sunucuları yönetme konusunda endişelenmenize gerek yoktur. Nuclio, Jupyter ve Kubeflow gibi popüler veri bilimi araçlarıyla iyi entegre olur. Ayrıca çok çeşitli veri ve akış kaynaklarını destekler ve CPU'lar ve GPU'lar üzerinde çalıştırılabilir.

Öne çıkan özellikler:

• Gerçek zamanlı işlemeyi, paralelliği maksimize ederken asgari CPU/GPU ve I/O kaynaklarıyla gerçekleştirir.
• Geniş bir veri kaynağı ve ML çerçevesi yelpazesiyle entegre olur.
• Veri yolu hızlandırmalı durumlu fonksiyonlar sağlar
• Her türlü cihaz ve bulut platformu arasında taşınabilirlik; özellikle düşük güçlü cihazlar için.
• Kurumsal kullanım için tasarlanmıştır.

Görsel: Nuclio

Uçtan Uca MLOps Platformları

Tüm süreç boyunca yardımcı olabilecek kapsamlı bir MLOps aracı arıyorsanız, işte en iyilerden bazıları:

23. AWS SageMaker

Amazon Web Services SageMaker, MLOps için tek duraklı bir çözümdür. Model geliştirmeyi eğitebilir ve hızlandırabilir, deneyleri takip edip sürümleyebilir, ML yapıtlarını kataloglayabilir, CI/CD ML boru hatlarını entegre edebilir ve modelleri üretimde sorunsuzca dağıtıp sunabilir ve izleyebilirsiniz.

Öne çıkan özellikler:

• Veri bilimi ekipleri için iş birliğine dayalı bir ortam.
• ML eğitim iş akışlarını otomatikleştirme.
• Modelleri üretimde dağıtma ve yönetme.
• Model sürümlerini izleme ve sürdürme. 
• Otomatik tümleştirme ve dağıtım için CI/CD.
• Kaliteyi korumak için sürekli izleme ve yeniden eğitim. 
• Maliyet ve performansı optimize etme.

Görsel: Amazon SageMaker

24. DagsHub

DagsHub, makine öğrenimi topluluğu için verileri, modelleri, deneyleri, ML boru hatlarını ve kodu takip etmek ve sürümlemek üzere oluşturulmuş bir platformdur. Ekibinizin makine öğrenimi projeleri oluşturmasına, gözden geçirmesine ve paylaşmasına olanak tanır. 

Basitçe söylemek gerekirse, makine öğrenimi için bir GitHub gibidir ve uçtan uca makine öğrenimi sürecini optimize etmek için çeşitli araçlar sunar. 

Öne çıkan özellikler:

• ML projeleriniz için Git ve DVC deposu.
• Deney takibi için DagsHub logger ve MLflow örneği.
• Label Studio örneği kullanarak veri kümesi açıklama. 
• Jupyter not defterleri, kod, veri kümeleri ve görüntüler için fark karşılaştırması.
• Bir dosya, kod satırı veya veri kümesi üzerinde yorum yapabilme. 
• Proje için GitHub wiki gibi rapor oluşturma. 
• ML boru hattı görselleştirmesi.
• Tekrar üretilebilir sonuçlar.
• Model eğitimi ve dağıtımı için CI/CD çalıştırma. 
• Veri birleştirme.
• GitHub, Google Colab, DVC, Jenkins, harici depolama, web kancaları ve New Relic ile entegrasyon sağlar. 

Görsel: Yazar

25. Iguazio MLOps Platformu

Iguazio MLOps Platformu, kuruluşların veri toplamadan ve hazırlamadan eğitime, dağıtıma ve üretimde izlemeye kadar makine öğrenimi boru hattını otomatikleştirmesini sağlayan uçtan uca bir MLOps platformudur. Açık (MLRun) ve yönetilen bir platform sunar.

Iguazio MLOps Platformu'nun önemli bir farkı, dağıtım seçeneklerindeki esnekliğidir. Kullanıcılar, herhangi bir bulut, hibrit veya şirket içi ortamlar dahil olmak üzere yapay zekâ uygulamalarını her yerde dağıtabilirler. Bu, veri gizliliği endişelerinin şirket içi dağıtımı zorunlu kılabildiği sağlık ve finans gibi sektörler için özellikle önemlidir.

Görsel: Iguazio MLOps Platformu

Öne çıkan özellikler:

1. Platform, kullanıcıların herhangi bir kaynaktan veri almasına ve entegre özellik mağazasını kullanarak yeniden kullanılabilir çevrimiçi ve çevrimdışı özellikler oluşturmasına olanak tanır.
2. Otomatik izleme, veri sürümleme ve sürekli tümleştirme ve dağıtım ile ölçekli olarak sürekli model eğitimi ve değerlendirmeyi destekler.
3. Modelleri sadece birkaç tıklamayla üretime dağıtmayı, model performansını sürekli izlemeyi ve model kaymasını azaltmayı kolaylaştırır.
4. Platform, gerçek zamanlı üretimi ve modelleri yönetmek, yönetişim ve izleme için basit bir gösterge paneliyle birlikte gelir.

MLOps Araçlarına Genel Bakış

Projeleriniz için en iyi araçlara karar verebilmeniz adına bu araçları yan yana değerlendirebilmeniz için bir karşılaştırma tablosu:

Sonuç

MLOps endüstrisinde patlama yaşanan bir dönemdeyiz. Her hafta, not defterlerini üretime hazır uygulamalara dönüştürme temel sorununu çözmek için yeni gelişmeler, yeni girişimler ve yeni araçlar görüyorsunuz. Mevcut araçlar bile ufuklarını genişletiyor ve süper MLOps araçları hâline gelmek için yeni özellikler entegre ediyor. 

Bu blogda, MLOps sürecinin çeşitli adımları için en iyi MLOps araçlarını öğrendik. Bu araçlar, deneme, geliştirme, dağıtım ve izleme aşamalarında size yardımcı olacaktır. 

Eğer makine öğreniminde yeniyseniz ve makine öğrenimi bilimcisi olarak iş bulmak için gerekli temel becerileri edinmek istiyorsanız, Python ile Makine Öğrenimi Bilimcisi kariyer yolumuzu deneyin. 

Bir profesyonelseniz ve standart MLOps Uygulamaları hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, MLOps En İyi Uygulamaları ve Nasıl Uygulanır başlıklı makalemizi okuyun ve MLOps Fundamentals yetenek yolumuzu inceleyin.