Vergleichen Sie 45+ MLOps-Tools
Machine Learning Operations (MLOps) bringt DevOps-Prinzipien in das Machine Learning ein, vom Modell-Deployment bis zur Wartung, um Übergänge zwischen Trainings- und Deployment-Pipelines zu automatisieren
Entdecken Sie 45+ MLOps-Tools für verschiedene Komponenten des ML-Lebenszyklus, wie zum Beispiel:
- Datenmanagement-Lösungen
- Operationalisierungslösungen
- Modellierungslösungen
- End-to-End-MLOps-Plattformen.
Was sind die Arten von MLOps-Lösungsanbietern?
Open-Source-MLOps
63 % der Organisationen aus verschiedenen Sektoren und 72 % im Technologiesektor gaben an, Open-Source-KI-Tools zu verwenden.1 Über drei Viertel der Befragten (76 %) sagten, dass sie ihre Nutzung von Open-Source-KI im kommenden Jahr erhöhen werden.2 Allein auf GitHub gibt es 180 Millionen Entwickler und 3 Millionen Organisationen, die zu 200 Millionen Projekten beitragen.3
Daher ist es keine Überraschung, dass es fortschrittliche Open-Source-Toolkits im KI- und ML-Umfeld gibt. Open-Source-Tools konzentrieren sich auf spezifische Aufgaben innerhalb von MLOps, anstatt ein End-to-End-Management des Machine-Learning-Lebenszyklus zu bieten. Diese Tools und Plattformen erfordern typischerweise eine Entwicklungsumgebung in Python und R.
Startups, die MLOps anbieten
Wie Open-Source-Tools bieten die meisten Startups im MLOps-Umfeld Tools für spezifische Aufgaben innerhalb von MLOps. Im Gegensatz zu Open-Source neigen Startups dazu, Tools anzubieten, die sich an nicht-technische Benutzer richten.
Tech-Giganten, die MLOps liefern
Es gibt Open-Source-Tools, die von Tech-Giganten entwickelt wurden und spezifische Anwendungsfälle in MLOps-Praktiken adressieren. Das Landschaftsbild der End-to-End-MLOps-Lösungen (oder MLOps-Plattformen) wird jedoch von Tech-Giganten wie Google, Microsoft oder Alibaba dominiert.
Vergleichende Analyse: Wichtige MLOps-Plattformfunktionen
Was sind die verschiedenen Arten von MLOps-Tools?
MLOps-Tools fallen typischerweise in drei Kategorien:
- Datenmanagement
- Modellierung
- Operationalisierung
Es gibt auch Tools, die als „MLOps-Plattformen" betrachtet werden können und ein End-to-End-Management des Machine-Learning-Lebenszyklus bieten.
Wir werden nacheinander Tools für einzelne Aufgaben innerhalb der Hauptbereiche und MLOps-Plattformen erkunden.
Wichtige Datenmanagement-Lösungen
Top-Datenbeschriftungstools
Datenbeschriftungstools (auch Datenannotation, Tagging oder Klassifizierungstools genannt) werden verwendet, um große Datenmengen wie Texte, Bilder oder Audio zu beschriften. Beschriftete Daten werden dann verwendet, um überwachte Machine-Learning-Algorithmen zu trainieren, um Vorhersagen über neue, unbeschriftete Daten zu treffen. Einige Beispiele für Datenbeschriftungstools sind:
Für mehr Informationen lesen Sie unseren Artikel darüber, wie man einen Datenbeschriftungsanbieter auswählt. Vergessen Sie auch nicht, unsere Liste der Datenannotationsdienste zu prüfen.
Top-Datenversionierung
Datenversionierung (auch Datenversionskontrolle genannt) ermöglicht das Verwalten verschiedener Versionen von Datensätzen und deren Speicherung auf zugängliche und gut organisierte Weise. Dies ermöglicht es Data-Science-Teams, Erkenntnisse zu gewinnen, wie z. B. die Identifizierung, wie Datenänderungen die Modellleistung beeinflussen, und das Verständnis, wie sich Datensätze entwickeln.
Einige beliebte Datenversionierungstools sind:
Modellierungslösungen
Top-Feature-Engineering-Tools
Feature-Engineering-Tools automatisieren den Prozess des Extrahierens nützlicher Merkmale aus Rohdatensätzen, um bessere Trainingsdaten für Machine-Learning-Modelle zu erstellen. Diese Tools können den Prozess des Feature-Engineering für gängige Anwendungen und generische Probleme beschleunigen. Es kann jedoch notwendig sein, maschinell generierte Feature-Engineering-Ergebnisse unter Verwendung von Domänenwissen zu verbessern. Einige Feature-Engineering-Tools umfassen:
Top-Experiment-Tracking-Tools
Die Entwicklung von Machine-Learning-Projekten umfasst das Durchführen mehrerer Experimente mit verschiedenen Modellen, Modellparametern oder Trainingsdaten. Experiment-Tracking-Tools speichern alle notwendigen Informationen über verschiedene Experimente während des Modelltrainings. Dies ermöglicht das Verfolgen der Versionen von Experimentkomponenten und Ergebnissen sowie den Vergleich zwischen verschiedenen Experimenten. Einige Beispiele für Experiment-Tracking-Tools sind:
Top-Hyperparameter-Optimierungstools
Hyperparameter sind die Parameter der Machine-Learning-Modelle, wie z. B. die Größe eines neuronalen Netzwerks oder Arten der Regularisierung, die Modellentwickler anpassen können, um verschiedene Ergebnisse zu erzielen. Hyperparameter-Tuning oder -Optimierung-Tools automatisieren den Prozess des Suchens und Auswählens von Hyperparametern, die eine optimale Leistung für Machine-Learning-Modelle bieten. Beliebte Hyperparameter-Tuning-Tools umfassen:
Top-Modellversionierungstools
Modellversionierung-Tools helfen Data Scientists dabei, verschiedene Versionen von ML-Modellen zu verwalten. Informationen wie Modellkonfiguration, Provenienzdaten, Hyperparameter, Validierungsverlustwerte und andere Metadaten werden in einem leicht zugänglichen Modell-Registry gespeichert. Dieser Metadatenspeicher hilft Data Scientists, schnell die Konfiguration zu identifizieren, die sie verwendet haben, um ein bestimmtes Modell zu erstellen, und stellt sicher, dass sie nicht versehentlich ein falsches oder veraltetes Modell verwenden.
Modellversionierungssysteme verfügen auch über Mechanismen zum Erfassen von Modellausgaben während des Trainings, um einen Schnappschuss davon zu erhalten, wie gut ein gegebenes Modell für jede Iteration abgeschnitten hat. Versionierung fördert die Reproduzierbarkeit und stellt sicher, dass veröffentlichte Ergebnisse in zukünftigen Iterationen oder Untersuchungen verifiziert werden können.
Einige Tools, die Modellversionierung ermöglichen, sind:
Als bevorzugte Quelle hinzufügenOperationalisierungslösungen
Top-Modell-Deployment-/Serving-Tools
Machine-Learning-Modell-Deployment-Tools erleichtern die Integration von ML-Modellen in eine Produktionsumgebung, um Vorhersagen zu treffen. Einige Tools in dieser Kategorie sind:
Top-Modellüberwachung
Die Überwachung von Machine-Learning-Modellen ist entscheidend für den Erfolg von ML-Projekten, da die Modellleistung aufgrund von Änderungen in den Eingabedaten nachlassen kann. Überwachungstools erkennen Daten- und Modell-Drifts oder andere Anomalien in Echtzeit und lösen Warnungen basierend auf Leistungsmetriken aus. Dies ermöglicht es Data Scientists und ML-Ingenieuren, Maßnahmen zu ergreifen, wie z. B. Modell-Neu-Training, um seine Wirksamkeit aufrechtzuerhalten.
Modellüberwachungstools umfassen:
Ausgewählte End-to-End-MLOps-Plattformen
Wie oben erwähnt, gibt es auch Tools, die den Machine-Learning-Lebenszyklus End-to-End abdecken. Diese Plattformen werden oft von Startups oder Tech-Giganten bereitgestellt, aber es gibt auch Open-Source-Plattformen. Beliebte MLOps-Plattformen umfassen:
Entdecken Sie führende MLOps-Plattformen in unserer kuratierten, datengestützten Auswahl, um die beste Passform für Ihre ML-Bedürfnisse zu finden.
Andere Kategorien im Zusammenhang mit MLOps
MLOps-Assistent-Tools
Diese Tools werden verwendet, um MLOps- und LLMOps-Entwickler bei bestimmten Aspekten des MLOps- und LLMOps-Deployments zu unterstützen. Diese Tools umfassen:
- Feature-Stores: Feature-Stores dienen als zentraler Hub zum Speichern, Verwalten und Bereitstellen von ML-Features. Sie erleichtern die Entdeckung und den Austausch von Feature-Werten und unterstützen sowohl das Modelltraining als auch das Serving. Zu den wichtigsten Funktionen gehören die Möglichkeit, Feature-Engineering-Pipelines zu erstellen, effizientes Feature-Serving, Skalierbarkeit, Versionierung, Validierung, Metadatenmanagement und Integration in ML-Workflows für Reproduzierbarkeit.
- Integrationsframeworks: Diese Frameworks helfen bei der Entwicklung von LLM-Anwendungen wie Dokumentenanalyzern, Codeanalyzern, Chatbots usw.
- Vector-Datenbanken (VD): Vector-Datenbanken speichern komplexe, mehrdimensionale Daten wie Patientenakten, die Symptome, Laborergebnisse und Verhaltensmuster kombinieren. VDs können unstrukturierte Daten (wie Bilder, Video, Text und Audio) nach Inhalt durchsuchen und abrufen, anstatt nach Labels oder Tags. VDs können bei der Modellversionierung und -verwaltung in MLOps und LLMOps helfen.
LLM Operations (LLMOps)
Large Language Models Operations ist ein spezialisierter Teilbereich der Machine-Learning-Operationen (MLOps), der für die effiziente Entwicklung und Bereitstellung von Large Language Models (LLMs) entwickelt wurde.
LLMOps stellt sicher, dass die Modellqualität hoch bleibt und die Datenqualität während der gesamten Data-Science-Projekte durch Bereitstellung von Infrastruktur und Tools gewahrt wird.
LLMOps umfasst Plattformen und Dienstprogramme zur Verwaltung von LLMs, von Fine-Tuning und Evaluierung bis hin zu Deployment und Überwachung. Entdecken Sie mehr über andere LLMOps-Tools, indem Sie unseren datengestützten Marktguide konsultieren.
KI-Governance
KI-Governance etabliert die Rahmenbedingungen und Richtlinien, die bestimmen, wie KI-Technologien entwickelt, bereitgestellt und reguliert werden. Das Hauptziel ist es, ethische KI-Praktiken und gesellschaftlichen Nutzen zu fördern und gleichzeitig Risiken wie Bias und unbeabsichtigte Folgen zu reduzieren.
KI-Governance ist ein entscheidender Aspekt von ML-Projekten, weshalb End-to-End-MLOPs-Plattformen KI-Governance-Funktionen anbieten. Entdecken Sie andere KI-Governance-Tools, indem Sie unseren umfassenden Marktguide lesen.
FAQs
MLOps wendet wiederholbare Praktiken an, um ML-Entwicklung, Deployment und Überwachung effizienter und zuverlässiger zu machen.
Wenn Sie noch Fragen zu MLOps-Tools und Anbietern oder künstlicher Intelligenz im Allgemeinen haben, helfen wir Ihnen gerne weiter:
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}Referenzlinks
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