Compara 45+ herramientas MLOps
Machine Learning Operations (MLOps) incorpora los principios de DevOps al machine learning, desde el despliegue del model hasta el mantenimiento, para automatizar las transiciones entre los pipelines de entrenamiento e implementación.
Explora 45+ herramientas MLOps para diferentes componentes del ciclo de vida del ML, como:
- Soluciones de gestión de datos
- Soluciones de operacionalización
- Soluciones de modelado
- Plataformas MLOps de extremo a extremo.
¿Cuáles son los tipos de proveedores de soluciones MLOps?
MLOps de código abierto
63 % de las organizaciones de diferentes sectores y el 72 % en el sector tecnológico informaron usar herramientas de IA de código abierto, mientras que más de tres cuartas partes de los encuestados (76 %) dijeron que esperan aumentar su uso de IA de código abierto durante el próximo año.1 Solo en GitHub hay 180 millones de desarrolladores y 3 millones de organizaciones contribuyendo a 200 millones de proyectos.2
Por lo tanto, no es sorprendente que existan kits de herramientas avanzados de código abierto en el panorama de la IA y el ML. Las herramientas de código abierto se concentran en tareas específicas dentro de MLOps en lugar de ofrecer una gestión integral del ciclo de vida del machine learning. Estas herramientas y plataformas suelen requerir un entorno de desarrollo en Python y R.
Startups que ofrecen MLOps
Al igual que las herramientas de código abierto, la mayoría de las startups en el panorama de MLOps ofrecen herramientas para tareas específicas dentro de MLOps. A diferencia del código abierto, las startups tienden a ofrecer herramientas dirigidas a usuarios no técnicos.
Gigantes tecnológicos que ofrecen MLOps
Existen herramientas de código abierto desarrolladas por gigantes tecnológicos que abordan casos de uso específicos en las prácticas de MLOps. Sin embargo, el panorama de soluciones MLOps de extremo a extremo (o plataformas MLOps) está dominado por gigantes tecnológicos como Google, Microsoft o Alibaba.
Análisis comparativo: Características clave de las plataformas MLOps
¿Cuáles son los diferentes tipos de herramientas MLOps?
Las herramientas MLOps suelen dividirse en tres categorías:
- Gestión de datos
- Modelado
- Operacionalización
También hay herramientas que pueden considerarse “plataformas MLOps” y que ofrecen una gestión integral del ciclo de vida del machine learning.
Exploraremos a continuación herramientas para tareas individuales dentro de las áreas principales y las plataformas MLOps.
Principales soluciones de gestión de datos
Principales herramientas de etiquetado de datos
Las herramientas de etiquetado de datos (también llamadas anotación de datos, etiquetado o herramientas de clasificación) se utilizan para etiquetar grandes volúmenes de datos como textos, imágenes o audio. Los datos etiquetados se utilizan luego para entrenar algoritmos supervisados de machine learning con el fin de hacer predicciones sobre nuevos datos no etiquetados. Algunos ejemplos de herramientas de etiquetado de datos incluyen:
Principales herramientas de versionado de datos
Las herramientas de versionado de datos (también llamado control de versiones de datos) permiten gestionar diferentes versiones de datasets y almacenarlos de forma accesible y bien organizada. Esto permite a los equipos de ciencia de datos obtener información, como identificar cómo afectan los cambios de datos al rendimiento del model y comprender cómo evolucionan los datasets.
Algunas herramientas populares de versionado de datos son:
Soluciones de modelado
Principales herramientas de feature engineering
Las herramientas de feature engineering automatizan el proceso de extracción de features útiles de datasets sin procesar para crear mejores datos de entrenamiento para machine learning models. Estas herramientas pueden acelerar el proceso de feature engineering para aplicaciones comunes y problemas genéricos. Sin embargo, puede ser necesario mejorar los resultados de feature engineering generados por máquinas mediante conocimiento del dominio. Algunas herramientas de feature engineering incluyen:
Principales herramientas de seguimiento de experimentos
Desarrollar proyectos de machine learning implica ejecutar múltiples experimentos con diferentes models, parámetros del model o datos de entrenamiento. Las herramientas de seguimiento de experimentos guardan toda la información necesaria sobre los diferentes experimentos durante el entrenamiento del model. Esto permite rastrear las versiones de los componentes del experimento y los resultados, y permite la comparación entre diferentes experimentos. Algunos ejemplos de herramientas de seguimiento de experimentos son:
Principales herramientas de optimización de hiperparámetros
Los hiperparámetros son los parámetros de los machine learning models, como el tamaño de una red neuronal o los tipos de regularización que los desarrolladores del model pueden ajustar para lograr diferentes resultados. Las herramientas de ajuste u optimización de hiperparámetros automatizan el proceso de búsqueda y selección de hiperparámetros que ofrecen un rendimiento óptimo para los machine learning models. Las herramientas populares de ajuste de hiperparámetros incluyen:
Principales herramientas de versionado de model
Las herramientas de versionado de models ayudan a los científicos de datos a gestionar diferentes versiones de ML models. La información como la configuración del model, los datos de procedencia, los hiperparámetros, las puntuaciones de pérdida de validación y otros metadatos se almacena en un registro del model de fácil acceso. Este almacén de metadatos ayuda a los científicos de datos a identificar rápidamente la configuración que utilizaron para construir un model concreto, garantizando que no utilicen inadvertidamente un model incorrecto u obsoleto.
Los sistemas de versionado de models también tienen mecanismos para capturar las salidas del model durante el entrenamiento, proporcionando una instantánea del rendimiento de un model determinado en cada iteración. El versionado ayuda a fomentar la reproducibilidad, garantizando que los resultados publicados puedan verificarse en futuras iteraciones o investigaciones.
Algunas herramientas que permiten el versionado de models son:
Soluciones de operacionalización
Principales herramientas de despliegue / serving de model
Las herramientas de despliegue de machine learning models facilitan la integración de ML models en un entorno de producción para realizar predicciones. Algunas herramientas de esta categoría son:
Principales herramientas de monitoreo de model
El monitoreo de machine learning models es crucial para el éxito de los proyectos de ML, ya que el rendimiento del model puede degradarse debido a cambios en los datos de entrada. Las herramientas de monitoreo detectan derivas de datos y del model, u otras anomalías, en tiempo real y activan alertas basadas en métricas de rendimiento. Esto permite a los científicos de datos e ingenieros de ML tomar medidas, como el reentrenamiento del model, para mantener su eficacia.
Las herramientas de monitoreo de models incluyen:
Añadir como fuente preferidaPlataformas MLOps de extremo a extremo preseleccionadas
Como se mencionó anteriormente, también hay herramientas que cubren el ciclo de vida del machine learning de extremo a extremo. Estas plataformas suelen ser ofrecidas por startups o gigantes tecnológicos, pero también existen plataformas de código abierto. Las plataformas MLOps populares incluyen:
Otras categorías relacionadas con MLOps
Herramientas de asistencia para MLOps
Estas herramientas se utilizan para ayudar a los desarrolladores de MLOps y LLMOps en aspectos específicos del despliegue de MLOps y LLMOps. Estas herramientas incluyen:
- Feature stores:Los feature stores sirven como un centro centralizado para almacenar, gestionar y entregar features de ML. Facilitan el descubrimiento y el intercambio de valores de features, apoyando tanto el entrenamiento del model como el serving. Las características clave incluyen la capacidad de crear feature engineering pipelines, un serving eficiente de features, escalabilidad, versionado, validación, gestión de metadatos e integración con flujos de trabajo de ML para la reproducibilidad.
- Integration frameworks: Estos frameworks ayudan a desarrollar LLM aplicaciones como analizadores de documentos, analizadores de código, chatbots, etc.
- Bases de datos vectoriales (VD):Las bases de datos vectoriales almacenan datos complejos y multidimensionales, como registros de pacientes que combinan síntomas, resultados de laboratorio y patrones de comportamiento. Las VD pueden buscar y recuperar datos no estructurados (como imágenes, video, texto y audio) por contenido en lugar de etiquetas o tags. Las VD pueden ayudar con el versionado y la gestión de models en MLOps y LLMOps.
Operaciones de LLM (LLMOps)
Large Language Models Operations es un subconjunto especializado de las operaciones de machine learning (MLOps) adaptado para el desarrollo y despliegue eficientes de Large Language Models (LLMs).
LLMOps garantiza que la calidad del model se mantenga alta y que la calidad de los datos se mantenga a lo largo de los proyectos de ciencia de datos al proporcionar infraestructura y herramientas.
LLMOps abarca plataformas y utilidades para gestionar LLMs, desde el fine-tuning y la evaluación hasta el despliegue y el monitoreo. Descubre más sobre otras herramientas LLMOps consultando nuestra guía de mercado basada en datos.
Gobernanza de la IA
La gobernanza de la IA establece los frameworks y las políticas que dan forma a cómo se desarrollan, despliegan y regulan las tecnologías de IA. El objetivo clave es promover prácticas éticas de IA y beneficios sociales, al tiempo que se reducen riesgos como el sesgo y las consecuencias no deseadas.
La gobernanza de la IA es un aspecto crucial de los proyectos de ML, por lo que las plataformas MLOPs de extremo a extremo ofrecen capacidades de gobernanza de la IA. Descubre otras herramientas de gobernanza de la IA leyendo nuestra completa guía de mercado.
Cita esta investigación
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}Resultados y marcas de tiempo de 67 puntos de datos. Descargue los datos utilizados en este artículo como un archivo ZIP que contiene 10 archivos CSV.
Registro de cambios
3 actualizaciones- 2023
Se añadieron Feature stores, Integration frameworks y Vector databases a Otras categorías.
Se añadió LLMOps y gobernanza de IA a la sección de herramientas MLOps.
- 2022
Se añadió el Control de Versiones de Modelos a la sección de herramientas MLOps.
Enlaces de referencia
El trabajo de Cem en AIMultiple ha sido citado por publicaciones líderes mundiales como Business Insider, Forbes, Morning Brew y Washington Post, empresas globales como Deloitte y HPE, ONG como World Economic Forum y organizaciones supranacionales como European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
A lo largo de su carrera, Cem trabajó como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.
Dirigió la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de deep tech Hypatos, que alcanzó unos ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.
Cem participa habitualmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en Bogazici University como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.
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