Развитие искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) изменило способ работы бизнеса. Эти технологии могут стимулировать инновации, снижать затраты и повышать производительность. Однако развертывание моделей машинного обучения и управление ими может быть сложной задачей, поскольку для этого требуется сочетание разработки программного обеспечения, науки о данных и опыта эксплуатации. MLOps, или операции машинного обучения, — это набор методов и инструментов, предназначенных для автоматизации разработки, развертывания и управления моделями машинного обучения. В этой статье мы подробно обсудим инструменты MLOps и MLOps.
Часть 1: Понимание MLOps
MLOps — это практика применения методологий DevOps к разработке, развертыванию и управлению моделями машинного обучения. Это расширение жизненного цикла разработки программного обеспечения (SDLC), которое включает следующие этапы:
- Сбор и подготовка данных. Первым шагом в процессе разработки машинного обучения является сбор, очистка и подготовка данных. Это включает в себя идентификацию источников данных, сбор данных и их обработку для обеспечения их чистоты и согласованности.
- Обучение модели: после подготовки данных следующим шагом будет разработка модели машинного обучения. Это включает в себя выбор подходящего алгоритма, обучение модели на данных и проверку ее производительности.
- Развертывание модели: после обучения модели ее необходимо развернуть в производственной среде. Это включает в себя интеграцию модели с остальной частью приложения и обеспечение того, чтобы оно могло обрабатывать реальные данные.
- Мониторинг и обслуживание модели: как только модель запущена в производство, ее необходимо отслеживать и поддерживать, чтобы она продолжала работать должным образом. Это включает в себя отслеживание показателей производительности, выявление проблем и внесение необходимых обновлений и улучшений.
MLOps стремится оптимизировать эти процессы за счет автоматизации задач, сокращения ручного вмешательства и повышения эффективности. Он также направлен на обеспечение надежности, масштабируемости и безопасности моделей машинного обучения в производственной среде.
Часть 2: Инструменты MLOps
Инструменты MLOps — это программные платформы и фреймворки, которые обеспечивают необходимую инфраструктуру для управления конвейерами и рабочими процессами машинного обучения. Вот десять самых популярных инструментов MLOps в отрасли:
- Кубефлоу:
Kubeflow — это платформа с открытым исходным кодом, которая позволяет разрабатывать, развертывать и управлять рабочими процессами машинного обучения в Kubernetes. Kubeflow предлагает набор инструментов и компонентов, которые можно использовать для создания сквозных конвейеров машинного обучения, включая подготовку данных, обучение моделей и логические выводы.
2. Млфлоу:
MLflow — это платформа с открытым исходным кодом для управления сквозным жизненным циклом машинного обучения. MLflow предоставляет инструменты для отслеживания экспериментов, упаковки кода в воспроизводимые прогоны, а также совместного использования и развертывания моделей.
3. Расширенный TensorFlow (TFX):
TensorFlow Extended (TFX) — это платформа с открытым исходным кодом для создания и развертывания конвейеров машинного обучения. TFX предлагает набор инструментов и компонентов, которые можно использовать для создания сквозных конвейеров машинного обучения, включая проверку данных, предварительную обработку, обучение модели и обслуживание.
4. Датаробот:
DataRobot — это автоматизированная платформа машинного обучения, которая позволяет пользователям создавать и развертывать модели машинного обучения без написания кода. DataRobot предоставляет набор инструментов и компонентов, которые можно использовать для создания сквозных конвейеров машинного обучения, включая подготовку данных, обучение модели и ее развертывание.
5. H2O.ai:
H2O.ai — это платформа с открытым исходным кодом, которая предоставляет инструменты для создания и развертывания моделей машинного обучения. H2O.ai предлагает набор инструментов и компонентов, которые можно использовать для создания сквозных конвейеров машинного обучения, включая подготовку данных, обучение модели и развертывание.
6. AWS SageMaker:
AWS SageMaker — это облачная платформа машинного обучения, которая позволяет пользователям создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения. SageMaker предоставляет набор инструментов и компонентов, которые можно использовать для создания сквозных конвейеров машинного обучения, включая подготовку данных, обучение модели и развертывание.