Vergleichen Sie 45+ MLOps-Tools
Machine Learning Operations (MLOps) bringt DevOps-Prinzipien in das Machine Learning, 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 nutzen, während über drei Viertel der Befragten (76 %) angaben, dass sie erwarten, ihre Nutzung von Open-Source-KI im kommenden Jahr zu erhöhen.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 spezifische 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 spezifische Aufgaben innerhalb von MLOps an. Im Gegensatz zu Open-Source neigen Startups dazu, Tools anzubieten, die auf nicht-technische Benutzer abzielen.
Technologieriesen, die MLOps liefern
Es gibt Open-Source-Tools, die von Technologieriesen entwickelt wurden und spezifische Anwendungsfälle in MLOps-Praktiken adressieren. Die Landschaft der End-to-End-MLOps-Lösungen (oder MLOps-Plattformen) wird jedoch von Technologieriesen 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 und MLOps-Plattformen untersuchen.
Wichtige Datenmanagement-Lösungen
Top-Tools zur Datenkennzeichnung
Tools zur Datenkennzeichnung (auch Datenannotation, Tagging oder Klassifizierungstools genannt) werden verwendet, um große Datenmengen wie Texte, Bilder oder Audio zu kennzeichnen. Gekennzeichnete Daten werden dann verwendet, um überwachte Machine-Learning-Algorithmen zu trainieren, um Vorhersagen über neue, nicht gekennzeichnete Daten zu treffen. Einige Beispiele für Tools zur Datenkennzeichnung sind:
Top-Datenversionierung
Datenversionierungstools (auch Datenversionskontrolle genannt) ermöglichen die Verwaltung verschiedener Versionen von Datasets und deren Speicherung auf zugängliche und gut organisierte Weise. Dies ermöglicht es Data-Science-Teams, Erkenntnisse zu gewinnen, wie z. B. die Identifizierung, wie sich Datenänderungen auf die Modellleistung auswirken, und das Verständnis, wie sich Datasets entwickeln.
Einige beliebte Datenversionierungstools 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 Prozess des Feature Engineering für gängige Anwendungen und generische Probleme beschleunigen. Es kann jedoch notwendig sein, maschinell generierte Feature-Engineering-Ergebnisse mit Domänenwissen zu verbessern. Einige Feature-Engineering-Tools umfassen:
Top-Tools zur Experimentverfolgung
Die Entwicklung von Machine-Learning-Projekten beinhaltet die Durchführung mehrerer Experimente mit unterschiedlichen Modellen, Modellparametern oder Trainingsdaten. Tools zur Experimentverfolgung speichern alle notwendigen Informationen über verschiedene Experimente während des Modelltrainings. Dies ermöglicht die Verfolgung der Versionen von Experimentkomponenten und der Ergebnisse und ermöglicht den Vergleich zwischen verschiedenen Experimenten. Einige Beispiele für Tools zur Experimentverfolgung sind:
Top-Tools zur Hyperparameter-Optimierung
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 unterschiedliche Ergebnisse zu erzielen. Tools zur Hyperparameter-Optimierung automatisieren den Prozess der Suche und Auswahl von Hyperparametern, die eine optimale Leistung für Machine-Learning-Modelle liefern. Beliebte Tools zur Hyperparameter-Optimierung umfassen:
Top-Tools zur Modellversionierung
Modellversionierungstools helfen Data Scientists, verschiedene Versionen von ML-Modellen zu verwalten. Informationen wie Modellkonfiguration, Herkunftsdaten, 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.
Modellversionierungssysteme verfügen auch über Mechanismen zur Erfassung von Modellergebnissen während des Trainings und bieten eine Momentaufnahme, wie gut ein bestimmtes Modell bei jeder Iteration abgeschnitten hat. Die Versionierung trägt zur Förderung der Reproduzierbarkeit bei und stellt sicher, dass veröffentlichte Ergebnisse in zukünftigen Iterationen oder Untersuchungen überprüft werden können.
Einige Tools, die die Modellversionierung ermöglichen, sind:
Operationalisierungslösungen
Top-Tools zur Modellbereitstellung/-bereitstellung
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 in den Eingabedaten nachlassen kann. Überwachungstools erkennen Daten- und Modelldrifts oder andere Anomalien in Echtzeit und lösen Warnungen basierend auf Leistungsmetriken aus. Dies ermöglicht es Data Scientists und ML-Ingenieuren, Maßnahmen wie das Neutrainieren von Modellen zu ergreifen, um deren Effektivität zu erhalten.
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 oft von Startups oder Technologieriesen angeboten, aber es gibt auch Open-Source-Plattformen. Beliebte MLOps-Plattformen umfassen:
Andere mit MLOps verwandte Kategorien
MLOps-Assistententools
Diese Tools werden verwendet, um MLOps- und LLMOps-Entwickler bei bestimmten Aspekten der MLOps- und LLMOps-Bereitstellung zu unterstützen. Zu diesen Tools gehören:
- Feature Stores: Feature Stores dienen als zentraler Hub zum Speichern, Verwalten und Bereitstellen von ML-Features. Sie erleichtern das Auffinden und Teilen 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 Dokumentenanalysatoren, Code-Analysatoren, Chatbots usw.
- Vektordatenbanken (VD): Vektordatenbanken speichern komplexe, mehrdimensionale Daten wie Patientenakten, die Symptome, Laborergebnisse und Verhaltensmuster kombinieren. VDs können unstrukturierte Daten (wie Bilder, Video, 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 Operations (LLMOps)
Large Language Models Operations ist eine spezialisierte Teilmenge der 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 der gesamten Data-Science-Projekte durch die Bereitstellung von Infrastruktur und Tools aufrechterhalten wird.
LLMOps umfasst Plattformen und Dienstprogramme für die 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 Rahmenwerke und Richtlinien, die die Entwicklung, Bereitstellung und Regulierung von KI-Technologien gestalten. Das Hauptziel ist die Förderung ethischer KI-Praktiken und des gesellschaftlichen Nutzens bei gleichzeitiger Reduzierung von Risiken wie Voreingenommenheit und unbeabsichtigten Folgen.
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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}Referenzlinks
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