Confronta 45+ strumenti MLOps
Machine Learning Operations (MLOps) porta i principi DevOps nel machine learning, dalla distribuzione dei modelli alla manutenzione, per automatizzare le transizioni tra le pipeline di addestramento e distribuzione
Esplora oltre 45 strumenti MLOps per diversi componenti del ciclo di vita del ML, come:
- Soluzioni di gestione dei dati
- Soluzioni di operazionalizzazione
- Soluzioni di modellazione
- Piattaforme MLOps end-to-end.
Quali sono i tipi di fornitori di soluzioni MLOps?
MLOps open source
63% delle organizzazioni di diversi settori e il 72% nel settore tecnologico hanno dichiarato di utilizzare strumenti IA open source, mentre oltre tre quarti degli intervistati (76%) ha affermato di aspettarsi di aumentare l'uso dell'IA open source nel prossimo anno.1 Solo su GitHub, ci sono 180 milioni di sviluppatori e 3 milioni di organizzazioni che contribuiscono a 200 milioni di progetti.2
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 del MLOps piuttosto che fornire una gestione end-to-end del ciclo di vita del machine learning. 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 del 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 dei dati
- Modellazione
- Operazionalizzazione
Esistono anche strumenti che possono essere considerati "piattaforme MLOps", che forniscono la gestione end-to-end del ciclo di vita del machine learning.
Esploreremo a turno gli strumenti per attività individuali all'interno delle aree principali e le piattaforme MLOps.
Principali soluzioni di gestione dei dati
Migliori strumenti di etichettatura dei dati
Gli strumenti di etichettatura dei dati (chiamati anche strumenti di annotazione dei 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 machine learning supervisionato al fine di fare previsioni su nuovi dati non etichettati. Alcuni esempi di strumenti di etichettatura dei dati includono:
Migliori strumenti di versionamento dei dati
Gli strumenti di versionamento dei dati (chiamati anche controllo delle versioni dei dati) consentono di gestire diverse versioni dei dataset e di archiviarle in modo accessibile e ben organizzato. Ciò consente ai team di data science di ottenere informazioni come l'identificazione di come i cambiamenti dei dati influiscono sulle prestazioni del modello e la comprensione di come i dataset si stanno evolvendo.
Alcuni popolari strumenti di versionamento dei dati 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 migliori dati di addestramento 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 generati automaticamente utilizzando la conoscenza del dominio. Alcuni strumenti di feature engineering includono:
Migliori strumenti di tracciamento degli esperimenti
Lo sviluppo di progetti di machine learning comporta l'esecuzione di esperimenti multipli con modelli, parametri del modello o dati di addestramento diversi. Gli strumenti di tracciamento degli 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 degli 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 popolari di tuning degli iperparametri includono:
Migliori strumenti di versionamento dei modelli
Gli strumenti di versionamento dei 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 sono archiviati in un registro dei modelli facilmente accessibile. Questo archivio di metadati aiuta i data scientist a identificare rapidamente la configurazione utilizzata per costruire un particolare modello, garantendo che non utilizzino inavvertitamente un modello errato o obsoleto.
I sistemi di versionamento dei modelli dispongono anche di meccanismi per catturare gli output del modello durante l'addestramento, fornendo un'istantanea di quanto bene un dato modello ha performato 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:
Soluzioni di operazionalizzazione
Migliori strumenti di distribuzione / serving dei modelli
Gli strumenti di distribuzione dei 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 dei 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 dei cambiamenti nei dati di input. Gli strumenti di monitoraggio rilevano derive dei dati e dei modelli, o altre anomalie, in tempo reale e attivano avvisi in base alle metriche di prestazione. Ciò consente ai data scientist e agli ingegneri ML di intraprendere azioni, come il riaddestramento del modello, per mantenerne l'efficacia.
Gli strumenti di monitoraggio dei modelli includono:
Aggiungi come fonte preferitaPiattaforme MLOps end-to-end selezionate
Come menzionato sopra, esistono anche strumenti che coprono il ciclo di vita del machine learning 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:
Altre categorie correlate al MLOps
Strumenti assistenti MLOps
Questi strumenti sono utilizzati per assistere gli sviluppatori MLOps e LLMOps in aspetti specifici della distribuzione 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 caratteristiche 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 anziché a etichette o tag. I VD possono aiutare con il versionamento e la gestione dei modelli in MLOps e LLMOps.
LLM Operations (LLMOps)
Large Language Models Operations è un sottoinsieme specializzato delle operazioni di machine learning (MLOps) pensato per lo sviluppo e la distribuzione efficiente dei Large Language Models (LLM).
LLMOps garantisce che la qualità del modello rimanga elevata e che la qualità dei dati sia 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 alla distribuzione e al monitoraggio. Esplora 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 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.
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
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}Collegamenti di riferimento
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