Confronta oltre 45 strumenti MLOps
Machine Learning Operations (MLOps) porta i principi DevOps nell'apprendimento automatico, dal deployment del modello alla manutenzione, per automatizzare le transizioni tra le pipeline di addestramento e deployment
Esplora oltre 45 strumenti MLOps per diversi componenti del ciclo di vita del ML, come:
- Soluzioni di gestione dati
- Soluzioni di operazionalizzazione
- Soluzioni di modellazione
- Piattaforme MLOps end-to-end.
Quali sono i tipi di fornitori di soluzioni MLOps?
MLOps open source
Il 63% delle organizzazioni di diversi settori e il 72% nel settore tecnologico hanno riferito di utilizzare strumenti di IA open source.1 Oltre tre quarti degli intervistati (76%) hanno dichiarato di aspettarsi di aumentare l'uso dell'IA open source nel corso del prossimo anno.2 Solo su GitHub, ci sono 180 milioni di sviluppatori e 3 milioni di organizzazioni che contribuiscono a 200 milioni di progetti.3
Non sorprende, quindi, che esistano toolkit open source avanzati nel panorama dell'IA e del ML. Gli strumenti open source si concentrano su compiti specifici all'interno di MLOps piuttosto che fornire una gestione end-to-end del ciclo di vita dell'apprendimento automatico. Questi strumenti e piattaforme richiedono tipicamente un ambiente di sviluppo in Python e R.
Startup che offrono MLOps
Come gli strumenti open source, la maggior parte delle startup nel panorama MLOps fornisce strumenti per compiti specifici all'interno di MLOps. A differenza dell'open source, le startup tendono a offrire strumenti rivolti a utenti non tecnici.
Giganti tecnologici che forniscono MLOps
Esistono strumenti open source sviluppati da giganti tecnologici che affrontano casi d'uso specifici nelle pratiche MLOps. Tuttavia, il panorama delle soluzioni MLOps end-to-end (o piattaforme MLOps) è dominato da giganti tecnologici come Google, Microsoft o Alibaba.
Analisi comparativa: Caratteristiche chiave delle piattaforme MLOps
Quali sono i diversi tipi di strumenti MLOps?
Gli strumenti MLOps rientrano tipicamente in tre categorie:
- Gestione dati
- Modellazione
- Operazionalizzazione
Esistono anche strumenti che possono essere considerati "piattaforme MLOps", che forniscono una gestione end-to-end del ciclo di vita dell'apprendimento automatico.
Esploreremo a turno gli strumenti per compiti individuali all'interno delle aree principali e le piattaforme MLOps.
Principali soluzioni di gestione dati
Migliori strumenti di etichettatura dati
Gli strumenti di etichettatura dati (chiamati anche strumenti di annotazione dati, tagging o classificazione) sono utilizzati per etichettare grandi volumi di dati come testi, immagini o audio. I dati etichettati vengono poi utilizzati per addestrare algoritmi di apprendimento automatico supervisionato al fine di fare previsioni su nuovi dati non etichettati. Alcuni esempi di strumenti di etichettatura dati includono:
Per saperne di più, consulta il nostro articolo su come scegliere un fornitore di etichettatura dati. Inoltre, non dimenticare di consultare la nostra lista di servizi di annotazione dati.
Migliori strumenti di versionamento dati
Gli strumenti di versionamento dati (chiamati anche controllo versione dati) consentono di gestire diverse versioni dei dataset e di archiviarli in modo accessibile e ben organizzato. Ciò permette ai team di data science di ottenere approfondimenti come identificare l'impatto dei cambiamenti dei dati sulle prestazioni del modello e comprendere come i dataset si stanno evolvendo.
Alcuni strumenti di versionamento dati popolari sono:
Soluzioni di modellazione
Migliori strumenti di feature engineering
Gli strumenti di feature engineering automatizzano il processo di estrazione di caratteristiche utili dai dataset grezzi per creare dati di addestramento migliori per i modelli di machine learning. Questi strumenti possono accelerare il processo di feature engineering per applicazioni comuni e problemi generici. Tuttavia, potrebbe essere necessario migliorare i risultati del feature engineering generato automaticamente utilizzando la conoscenza del dominio. Alcuni strumenti di feature engineering includono:
Migliori strumenti di tracciamento esperimenti
Lo sviluppo di progetti di machine learning comporta l'esecuzione di molteplici esperimenti con diversi modelli, parametri del modello o dati di addestramento. Gli strumenti di tracciamento esperimenti salvano tutte le informazioni necessarie sui diversi esperimenti durante l'addestramento del modello. Ciò consente di tracciare le versioni dei componenti dell'esperimento e i risultati e permette il confronto tra diversi esperimenti. Alcuni esempi di strumenti di tracciamento esperimenti sono:
Migliori strumenti di ottimizzazione degli iperparametri
Gli iperparametri sono i parametri dei modelli di machine learning come la dimensione di una rete neurale o i tipi di regolarizzazione che gli sviluppatori di modelli possono regolare per ottenere risultati diversi. Gli strumenti di ottimizzazione o tuning degli iperparametri automatizzano il processo di ricerca e selezione degli iperparametri che offrono prestazioni ottimali per i modelli di machine learning. Gli strumenti di ottimizzazione degli iperparametri più popolari includono:
Migliori strumenti di versionamento modelli
Gli strumenti di versionamento modelli aiutano i data scientist a gestire diverse versioni dei modelli ML. Informazioni come la configurazione del modello, i dati di provenienza, gli iperparametri, i punteggi di perdita di validazione e altri metadati vengono archiviati in un registro modelli facilmente accessibile. Questo archivio metadati aiuta i data scientist a identificare rapidamente la configurazione utilizzata per costruire un particolare modello, garantendo che non venga inavvertitamente utilizzato un modello errato o obsoleto.
I sistemi di versionamento modelli dispongono anche di meccanismi per catturare gli output del modello durante l'addestramento, fornendo un'istantanea delle prestazioni di un determinato modello per ogni iterazione. Il versionamento aiuta a promuovere la riproducibilità, garantendo che i risultati pubblicati possano essere verificati in iterazioni o indagini future.
Alcuni strumenti che consentono il versionamento dei modelli sono:
Aggiungi come fonte preferitaSoluzioni di operazionalizzazione
Migliori strumenti di deployment / serving modelli
Gli strumenti di deployment di modelli di machine learning facilitano l'integrazione dei modelli ML in un ambiente di produzione per effettuare previsioni. Alcuni strumenti in questa categoria sono:
Migliori strumenti di monitoraggio modelli
Il monitoraggio dei modelli di machine learning è cruciale per il successo dei progetti ML, poiché le prestazioni del modello possono degradarsi a causa di cambiamenti nei dati di input. Gli strumenti di monitoraggio rilevano derive dei dati e del modello, o altre anomalie, in tempo reale e attivano avvisi basati sulle metriche di prestazione. Ciò consente ai data scientist e agli ingegneri ML di intervenire, ad esempio con il riaddestramento del modello, per mantenerne l'efficacia.
Gli strumenti di monitoraggio dei modelli includono:
Piattaforme MLOps end-to-end selezionate
Come accennato sopra, esistono anche strumenti che coprono il ciclo di vita dell'apprendimento automatico end-to-end. Queste piattaforme sono spesso fornite da startup o giganti tecnologici, ma esistono anche piattaforme open source. Le piattaforme MLOps più popolari includono:
Esplora le principali piattaforme MLOps nella nostra selezione curata e basata sui dati per trovare la soluzione migliore per le tue esigenze di ML.
Altre categorie correlate a MLOps
Strumenti assistenti MLOps
Questi strumenti sono utilizzati per assistere gli sviluppatori MLOps e LLMOps in aspetti specifici del deployment MLOps e LLMOps. Questi strumenti includono:
- Feature store:I feature store fungono da hub centralizzato per l'archiviazione, la gestione e la distribuzione delle caratteristiche ML. Facilitano la scoperta e la condivisione dei valori delle caratteristiche, supportando sia l'addestramento che il serving dei modelli. Le funzionalità chiave includono la capacità di creare pipeline di feature engineering, serving efficiente delle caratteristiche, scalabilità, versionamento, validazione, gestione dei metadati e integrazione con i flussi di lavoro ML per la riproducibilità.
- Framework di integrazione: Questi framework aiutano a sviluppare applicazioni LLM come analizzatori di documenti, analizzatori di codice, chatbot ecc.
- Database vettoriali (VD): I database vettoriali archiviano dati complessi e multidimensionali come le cartelle cliniche dei pazienti che combinano sintomi, risultati di laboratorio e modelli comportamentali. I VD possono cercare e recuperare dati non strutturati (come immagini, video, testo e audio) in base al contenuto piuttosto che alle etichette o ai tag. I VD possono aiutare con il versionamento e la gestione dei modelli in MLOps e LLMOps.
Operazioni LLM (LLMOps)
Large Language Models Operations è un sottoinsieme specializzato delle operazioni di machine learning (MLOps) progettato per lo sviluppo e il deployment efficiente dei Large Language Models (LLM).
LLMOps garantisce che la qualità del modello rimanga elevata e che la qualità dei dati venga mantenuta durante i progetti di data science fornendo infrastrutture e strumenti.
LLMOps comprende piattaforme e utilità per la gestione degli LLM, dal fine-tuning e la valutazione al deployment e monitoraggio. Scopri di più su altri strumenti LLMOps consultando la nostra guida di mercato basata sui dati.
Governance dell'IA
La governance dell'IA stabilisce i framework e le politiche che modellano il modo in cui le tecnologie di IA vengono sviluppate, distribuite e regolamentate. L'obiettivo principale è promuovere pratiche etiche di IA e benefici sociali riducendo al contempo rischi come pregiudizi e conseguenze indesiderate.
La governance dell'IA è un aspetto cruciale dei progetti ML, motivo per cui le piattaforme MLOPs end-to-end offrono capacità di governance dell'IA. Scopri altri strumenti di governance dell'IA leggendo la nostra guida di mercato completa.
FAQ
MLOps applica pratiche ripetibili per rendere lo sviluppo, il deployment e il monitoraggio del ML più efficienti e affidabili.
Se hai ancora domande sugli strumenti e i fornitori MLOps o sull'intelligenza artificiale in generale, saremo lieti di aiutarti:
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}Collegamenti di riferimento
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