Vergleichen Sie 45+ MLOps-Tools
Machine Learning Operations (MLOps) bringt DevOps-Prinzipien in das maschinelle Lernen, von der Modellbereitstellung bis zur Wartung, um Übergänge zwischen Trainings- und Bereitstellungs-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.
Welche Arten von MLOps-Lösungsanbietern gibt es?
Open Source MLOps
63 % der Organisationen aus verschiedenen Sektoren und 72 % im Technologiesektor gaben an, Open-Source-KI-Tools zu verwenden, während über drei Viertel der Befragten (76 %) angaben, dass sie ihre Nutzung von Open-Source-KI im kommenden Jahr erhöhen möchten.1 Allein auf GitHub gibt es 180 Millionen Entwickler und 3 Millionen Organisationen, die zu 200 Millionen Projekten beitragen.2
Daher ist es keine Überraschung, dass es fortschrittliche Open-Source-Toolkits in der KI- und ML-Landschaft gibt. Open-Source-Tools konzentrieren sich auf bestimmte Aufgaben innerhalb von MLOps, anstatt ein End-to-End-Management des Machine-Learning-Lebenszyklus zu bieten. Diese Tools und Plattformen erfordern in der Regel eine Entwicklungsumgebung in Python und R.
Startups, die MLOps anbieten
Wie Open-Source-Tools bieten die meisten Startups in der MLOps-Landschaft Tools für bestimmte Aufgaben innerhalb von MLOps an. Im Gegensatz zu Open Source richten sich Startups mit ihren Tools tendenziell an nicht-technische Benutzer.
Tech-Giganten, die MLOps liefern
Es gibt von Tech-Giganten entwickelte Open-Source-Tools, die bestimmte Anwendungsfälle in MLOps-Praktiken adressieren. Die Landschaft der End-to-End-MLOps-Lösungen (oder MLOps-Plattformen) wird jedoch von Tech-Giganten wie Google, Microsoft oder Alibaba dominiert.
Vergleichende Analyse: Wichtige Funktionen von MLOps-Plattformen
Welche verschiedenen Arten von MLOps-Tools gibt es?
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 sowie MLOps-Plattformen untersuchen.
Wichtige Datenmanagement-Lösungen
Top-Tools für Datenkennzeichnung
Datenkennzeichnungs-Tools (auch Datenannotation, Tagging oder Klassifizierungstools) werden verwendet, um große Datenmengen wie Texte, Bilder oder Audio zu kennzeichnen. Die gekennzeichneten Daten werden dann verwendet, um überwachte Machine-Learning-Algorithmen zu trainieren, um Vorhersagen über neue, nicht gekennzeichnete Daten zu treffen. Einige Beispiele für Datenkennzeichnungs-Tools sind:
Top-Datenversionierung
Datenversionierungs-Tools (auch Datenversionskontrolle genannt) ermöglichen die Verwaltung verschiedener Versionen von Datensätzen und deren Speicherung auf zugängliche und gut organisierte Weise. Dadurch können Data-Science-Teams Erkenntnisse gewinnen, z. B. wie sich Datenänderungen auf die Modellleistung auswirken und wie sich Datensätze entwickeln.
Einige beliebte Datenversionierungs-Tools sind:
Modellierungslösungen
Top-Tools für Feature-Engineering
Feature-Engineering-Tools automatisieren den Prozess der Extraktion nützlicher Merkmale aus Rohdatensätzen, um bessere Trainingsdaten für Machine-Learning-Modelle zu erstellen. Diese Tools können den Feature-Engineering-Prozess für gängige Anwendungen und allgemeine Probleme beschleunigen. Es kann jedoch erforderlich sein, maschinell generierte Feature-Engineering-Ergebnisse mithilfe von Domänenwissen zu verbessern. Einige Feature-Engineering-Tools sind:
Top-Tools zur Experimentverfolgung
Die Entwicklung von Machine-Learning-Projekten umfasst das Durchführen mehrerer Experimente mit unterschiedlichen Modellen, Modellparametern oder Trainingsdaten. Experiment-Tracking-Tools speichern alle notwendigen Informationen über verschiedene Experimente während des Modelltrainings. Dies ermöglicht die Verfolgung der Versionen von Experimentkomponenten und der Ergebnisse sowie den Vergleich zwischen verschiedenen Experimenten. Einige Beispiele für Experiment-Tracking-Tools sind:
Top-Tools zur Hyperparameter-Optimierung
Hyperparameter sind die Parameter der Machine-Learning-Modelle, wie z. B. die Größe eines neuronalen Netzes oder Regularisierungsarten, die Modellentwickler anpassen können, um unterschiedliche Ergebnisse zu erzielen. Hyperparameter-Tuning- oder Optimierungstools automatisieren den Prozess des Suchens und Auswählens von Hyperparametern, die eine optimale Leistung für Machine-Learning-Modelle bieten. Beliebte Hyperparameter-Tuning-Tools sind:
Top-Tools zur Modellversionierung
Tools zur Modellversionierung helfen Data Scientists, verschiedene Versionen von ML-Modellen zu verwalten. Informationen wie Modellkonfiguration, Provenienzdaten, Hyperparameter, Validierungsverlustwerte und andere Metadaten werden in einer leicht zugänglichen Modellregistrierung gespeichert. Dieser Metadatenspeicher hilft Data Scientists, schnell die Konfiguration zu identifizieren, die sie zum Erstellen eines bestimmten Modells verwendet haben, und stellt sicher, dass sie nicht versehentlich ein falsches oder veraltetes Modell verwenden.
Systeme zur Modellversionierung verfügen außerdem über Mechanismen zum Erfassen der Modellausgaben während des Trainings und bieten eine Momentaufnahme darüber, wie gut ein bestimmtes Modell bei jeder Iteration abgeschnitten hat. Versionierung fördert die Reproduzierbarkeit und stellt sicher, dass veröffentlichte Ergebnisse in zukünftigen Iterationen oder Untersuchungen überprüft werden können.
Einige Tools, die Modellversionierung ermöglichen, sind:
Operationalisierungslösungen
Top-Tools für Modellbereitstellung/-serving
Tools zur Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen 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 der Eingabedaten nachlassen kann. Überwachungstools erkennen Daten- und Modelldrifts oder andere Anomalien in Echtzeit und lösen Warnmeldungen basierend auf Leistungsmetriken aus. Dadurch können Data Scientists und ML-Ingenieure Maßnahmen ergreifen, wie z. B. das Neutrainieren von Modellen, um deren Effektivität aufrechtzuerhalten.
Tools zur Modellüberwachung umfassen:
Als bevorzugte Quelle hinzufügenAusgewählte End-to-End-MLOps-Plattformen
Wie oben erwähnt, gibt es auch Tools, die den Machine-Learning-Lebenszyklus von Ende zu Ende abdecken. Diese Plattformen werden häufig von Startups oder Tech-Giganten bereitgestellt, es gibt aber auch Open-Source-Plattformen. Beliebte MLOps-Plattformen sind:
Weitere Kategorien im Zusammenhang mit MLOps
MLOps-Assistenz-Tools
Diese Tools werden verwendet, um MLOps- und LLMOps-Entwickler in bestimmten Aspekten der MLOps- und LLMOps-Bereitstellung zu unterstützen. Zu diesen Tools gehören:
- Feature Stores:Feature Stores dienen als zentrale Anlaufstelle zum Speichern, Verwalten und Bereitstellen von ML-Features. Sie erleichtern die Entdeckung und gemeinsame Nutzung von Feature-Werten und unterstützen sowohl das Modelltraining als auch das Serving. Zu den wichtigsten Funktionen gehören die Fähigkeit, Feature-Engineering-Pipelines zu erstellen, effizientes Feature-Serving, Skalierbarkeit, Versionierung, Validierung, Metadatenverwaltung und Integration in ML-Workflows für Reproduzierbarkeit.
- Integrations-Frameworks: Diese Frameworks helfen bei der Entwicklung von LLM-Anwendungen wie Dokumentenanalysatoren, Codeanalysatoren, Chatbots usw.
- Vektordatenbanken (VD): Vektordatenbanken speichern komplexe, mehrdimensionale Daten wie Patientenakten, die Symptome, Laborergebnisse und Verhaltensmuster kombinieren. VDs können unstrukturierte Daten (wie Bilder, Videos, Text und Audio) nach Inhalt statt nach Labels oder Tags durchsuchen und abrufen. VDs können bei der Modellversionierung und -verwaltung in MLOps und LLMOps helfen.
LLM-Operationen (LLMOps)
Large Language Models Operations ist eine spezialisierte Teilmenge von Machine Learning Operations (MLOps), die auf die effiziente Entwicklung und Bereitstellung von Large Language Models (LLMs) zugeschnitten ist.
LLMOps stellt sicher, dass die Modellqualität hoch bleibt und die Datenqualität während Data-Science-Projekten durch die Bereitstellung von Infrastruktur und Tools aufrechterhalten wird.
LLMOps umfasst Plattformen und Dienstprogramme zur Verwaltung von LLMs, vom Fine-Tuning und der Evaluierung bis hin zur Bereitstellung und Überwachung. Erfahren Sie mehr über andere LLMOps-Tools in unserem datengesteuerten Marktführer.
KI-Governance
KI-Governance etabliert die Frameworks und Richtlinien, die prägen, wie KI-Technologien entwickelt, bereitgestellt und reguliert werden. Das Hauptziel besteht darin, ethische KI-Praktiken und gesellschaftlichen Nutzen zu fördern und gleichzeitig Risiken wie Verzerrung 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 weitere KI-Governance-Tools in unserem umfassenden Marktführer.
Diese Forschung zitieren
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@misc{dilmegani2026,
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howpublished = {\url{https://aimultiple.com/mlops-tools}},
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}Ergebnisse und Zeitstempel von 67 Datenpunkten. Laden Sie die in diesem Artikel verwendeten Daten als ZIP-Datei herunter, die 10 CSV-Dateien enthält.
Änderungsprotokoll
3 Aktualisierungen- 2023
Feature Stores, Integrations-Frameworks und Vektordatenbanken wurden zu den weiteren Kategorien hinzugefügt.
LLMOps und KI-Governance zum Abschnitt MLOps-Tools hinzugefügt.
- 2022
Modellversionierung zum Abschnitt MLOps-Tools hinzugefügt.
Referenzlinks
Cems Arbeit bei AIMultiple wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes, Morning Brew und Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE, von NGOs wie dem World Economic Forum und von supranationalen Organisationen wie der European Commission zitiert. [1], [2], [3], [4], [5]
Im Laufe seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen bei ihren Technologieentscheidungen bei McKinsey & Company und Altman Solon über mehr als ein Jahrzehnt. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.
Er leitete Technologiestrategie und -beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Außerdem verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von 0 einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung erreichte. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.
Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er absolvierte die Bogazici University als Computeringenieur und hat einen MBA von der Columbia Business School.
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