Confronta 45+ strumenti MLOps
Machine Learning Operations (MLOps) introduce i principi DevOps nel machine learning, dal deployment dei modelli alla manutenzione, per automatizzare le transizioni tra pipeline di addestramento e di deployment.
Esplora 45+ strumenti MLOps per diversi componenti del ciclo di vita 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 72% nel settore tecnologico hanno dichiarato di utilizzare strumenti IA open source, mentre oltre tre quarti degli intervistati (76%) hanno 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 nel panorama di IA e ML esistano toolkit open source avanzati. Gli strumenti open source si concentrano su attività specifiche all'interno dell'MLOps piuttosto che fornire una gestione end-to-end del ciclo di vita del machine learning. Questi strumenti e piattaforme richiedono in genere 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 attività specifiche all'interno dell'MLOps. A differenza dell'open source, le startup tendono a offrire strumenti destinati agli utenti non tecnici.
I giganti tecnologici che forniscono MLOps
Esistono strumenti open source sviluppati dai giganti della tecnologia 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 una gestione end-to-end del ciclo di vita del machine learning.
Esploreremo a turno gli strumenti per attività specifiche all'interno delle aree principali e le piattaforme MLOps.
Principali soluzioni di gestione dei dati
I migliori strumenti di etichettatura dei dati
Gli strumenti di etichettatura dei dati (chiamati anche annotazione dei dati, tagging o classificazione) vengono 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:
I 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, ad esempio identificare come i cambiamenti dei dati influiscono sulle prestazioni dei modelli e comprendere come si evolvono i dataset.
Alcuni strumenti popolari di versionamento dei dati sono:
Soluzioni di modellazione
I migliori strumenti di feature engineering
Gli strumenti di feature engineering automatizzano il processo di estrazione di feature utili da dataset grezzi per creare dati di training 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 di feature engineering generati automaticamente utilizzando la conoscenza del dominio. Alcuni strumenti di feature engineering includono:
I migliori strumenti di tracciamento degli esperimenti
Lo sviluppo di progetti di machine learning comporta l'esecuzione di più esperimenti con modelli, parametri del modello o dati di training diversi. Gli strumenti di tracciamento degli esperimenti salvano tutte le informazioni necessarie sui diversi esperimenti durante l'addestramento dei modelli. Ciò consente di tracciare le versioni dei componenti degli esperimenti e i risultati e permette il confronto tra esperimenti diversi. Alcuni esempi di strumenti di tracciamento degli esperimenti sono:
I 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 tuning o ottimizzazione degli iperparametri automatizzano il processo di ricerca e selezione degli iperparametri che offrono prestazioni ottimali per i modelli di machine learning. I più diffusi strumenti di tuning degli iperparametri includono:
I migliori strumenti di versionamento dei modelli
Gli strumenti di versionamento dei modelli aiutano i data scientist a gestire diverse versioni dei modelli di machine learning. 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 dei modelli facilmente accessibile. Questo archivio di metadati aiuta i data scientist a identificare rapidamente la configurazione utilizzata per costruire un determinato modello, evitando di usare inavvertitamente un modello errato o obsoleto.
I sistemi di versionamento dei modelli dispongono inoltre di meccanismi per acquisire gli output dei modelli durante l'addestramento, fornendo una fotografia delle prestazioni di un determinato modello per ogni iterazione. Il versionamento favorisce 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
I migliori strumenti di deployment / serving dei modelli
Gli strumenti di deployment dei modelli di machine learning facilitano l'integrazione dei modelli ML in un ambiente di produzione per effettuare previsioni. Alcuni strumenti di questa categoria sono:
I migliori strumenti di monitoraggio dei modelli
Il monitoraggio dei modelli di machine learning è fondamentale per il successo dei progetti ML, poiché le prestazioni dei modelli 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 a data scientist e ingegneri ML di intervenire, ad esempio riaddestrando i modelli, per mantenerne l'efficacia.
Gli strumenti di monitoraggio dei modelli includono:
Aggiungi come fonte preferitaPiattaforme MLOps end-to-end selezionate
Come accennato in precedenza, esistono anche strumenti che coprono l'intero ciclo di vita del machine learning end-to-end. Queste piattaforme sono spesso fornite da startup o giganti della tecnologia, ma esistono anche piattaforme open source. Le piattaforme MLOps più diffuse includono:
Altre categorie correlate all'MLOps
Strumenti di assistenza MLOps
Questi strumenti vengono 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 feature ML. Facilitano la scoperta e la condivisione dei valori delle feature, supportando sia l'addestramento che il serving dei modelli. Le caratteristiche principali includono la capacità di creare pipeline di feature engineering, un serving efficiente delle feature, scalabilità, versionamento, validazione, gestione dei metadati e integrazione con i workflow 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 contribuire al versionamento e alla gestione dei modelli nell'ambito di MLOps e LLMOps.
Operazioni LLM (LLMOps)
Large Language Models Operations è un sottoinsieme specializzato delle operazioni di machine learning (MLOps) pensato per lo sviluppo e il deployment efficienti di Large Language Models (LLMs).
LLMOps garantisce che la qualità dei modelli 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 LLMs, dal fine-tuning e dalla valutazione fino al deployment e al 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 policy che definiscono il modo in cui le tecnologie IA vengono sviluppate, distribuite e regolamentate. L'obiettivo principale è promuovere pratiche IA etiche e benefici per la società, 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 funzionalità di governance dell'IA. Scopri altri strumenti di governance dell'IA leggendo la nostra guida di mercato completa.
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Registro delle modifiche
4 aggiornamenti- 2026
Rimossa la sezione FAQ alla fine dell'articolo.
- 2023
Aggiunti Feature store, Integration framework e Vector database ad Altre categorie.
Aggiunti LLMOps e governance AI alla sezione strumenti MLOps.
- 2022
Aggiunta la Versioning del Modello alla sezione degli strumenti MLOps.
Collegamenti di riferimento
Il lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti testate internazionali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, da aziende globali come Deloitte e HPE, da ONG come il World Economic Forum e da organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]
Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente tecnologico e imprenditore tecnologico. Ha consigliato le aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per più di un decennio. Ha inoltre pubblicato un report McKinsey sulla digitalizzazione.
Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto ricavi ricorrenti annuali a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato ripreso da importanti testate tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.
Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato come ingegnere informatico presso l'Università di Bogazici e possiede un MBA della Columbia Business School.
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