Confronta oltre 45 strumenti MLOps nel in 2026
Machine Learning Operations (MLOps) introduce i principi DevOps nell'apprendimento automatico, dalla distribuzione dei modelli alla manutenzione, per automatizzare le transizioni tra le pipeline di addestramento e distribuzione.
Esplora oltre 45 strumenti MLOps per diverse componenti del ciclo di vita del machine learning, come ad esempio:
- Strumenti di gestione dei dati
- Strumenti di operatività
- Strumenti di modellazione
- Piattaforme MLOps end-to-end .
Quali sono le tipologie di fornitori di soluzioni MLOps?
MLOps open source
Il 63% delle organizzazioni di diversi settori e il 72% nel settore tecnologico hanno dichiarato di utilizzare strumenti di intelligenza artificiale open source. 1 Oltre tre quarti degli intervistati (76%) hanno dichiarato di prevedere un aumento dell'utilizzo 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
Pertanto, non sorprende che nel panorama dell'IA e dell'ML siano presenti toolkit open-source avanzati. Gli strumenti open-source si concentrano su compiti specifici all'interno di MLOps piuttosto che fornire una gestione completa del ciclo di vita dell'apprendimento automatico. Questi strumenti e piattaforme richiedono in genere un ambiente di sviluppo in Python e R.
Startup che offrono MLOps
Analogamente agli strumenti open source, la maggior parte delle startup nel panorama MLOps fornisce strumenti per attività specifiche all'interno di MLOps. A differenza dell'open source, le startup tendono a offrire strumenti rivolti a utenti non tecnici.
Giganti della tecnologia che offrono MLOps
Esistono strumenti open-source sviluppati da 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 della tecnologia come Google, Microsoft o Alibaba.
Analisi comparativa: caratteristiche principali della piattaforma MLOps
Quali sono i diversi tipi di strumenti MLOps?
Gli strumenti MLOps rientrano in genere in tre categorie:
- Gestione dei dati
- Modellazione
- Operatività
Esistono anche strumenti che possono essere considerati "piattaforme MLOps", in grado di fornire una gestione completa del ciclo di vita dell'apprendimento automatico.
Esploreremo, una alla volta, gli strumenti per le singole attività all'interno delle principali aree e delle piattaforme MLOps.
Principali soluzioni di gestione dei dati
I migliori strumenti per l'etichettatura dei dati
Gli strumenti di etichettatura dei dati (chiamati anche strumenti di annotazione, tagging o classificazione dei dati ) vengono utilizzati per etichettare grandi quantità di dati come testi, immagini o audio. I dati etichettati vengono quindi utilizzati per addestrare algoritmi di apprendimento automatico supervisionato al fine di effettuare previsioni su nuovi dati non etichettati. Alcuni esempi di strumenti di etichettatura dei dati includono:
Per maggiori informazioni, consulta il nostro articolo su come scegliere un fornitore di etichettatura dati . Inoltre, non dimenticare di dare un'occhiata al nostro elenco di servizi di annotazione dati .
Versioning dei dati principali
Gli strumenti di versioning dei dati (chiamati anche controllo delle versioni dei dati) consentono di gestire diverse versioni dei set di dati e di archiviarle in modo accessibile e ben organizzato. Ciò permette ai team di data science di ottenere informazioni preziose, come ad esempio identificare l'impatto delle modifiche ai dati sulle prestazioni del modello e comprendere l'evoluzione dei set di dati.
Alcuni strumenti di versioning dei dati molto diffusi sono:
Soluzioni di modellazione
Strumenti di ingegneria delle funzionalità principali
Gli strumenti di feature engineering automatizzano il processo di estrazione di caratteristiche 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 del feature engineering generato automaticamente utilizzando la conoscenza del dominio. Alcuni strumenti di feature engineering includono:
I migliori strumenti per il monitoraggio degli esperimenti
Lo sviluppo di progetti di machine learning implica l'esecuzione di molteplici esperimenti con modelli, parametri del modello o dati di addestramento differenti. Gli strumenti di tracciamento degli esperimenti salvano tutte le informazioni necessarie sui diversi esperimenti durante l'addestramento del modello. Ciò consente di tenere traccia delle versioni dei componenti dell'esperimento e dei risultati, nonché di confrontare esperimenti diversi. Alcuni esempi di strumenti di tracciamento degli esperimenti sono:
I migliori strumenti per l'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 degli iperparametri automatizzano il processo di ricerca e selezione degli iperparametri che offrono prestazioni ottimali per i modelli di machine learning. Tra i più diffusi strumenti di ottimizzazione degli iperparametri si annoverano:
Strumenti di versioning dei modelli migliori
Gli strumenti di versioning dei modelli aiutano gli scienziati dei dati a gestire le 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 di modelli facilmente accessibile. Questo archivio di metadati aiuta gli scienziati dei dati a identificare rapidamente la configurazione utilizzata per costruire un particolare modello, assicurandosi che non utilizzino inavvertitamente un modello errato o obsoleto.
I sistemi di versioning dei modelli dispongono anche di meccanismi per acquisire gli output del modello durante l'addestramento, fornendo un'istantanea delle prestazioni di un determinato modello per ogni iterazione. Il versioning contribuisce a promuovere la riproducibilità, garantendo che i risultati pubblicati possano essere verificati in iterazioni o indagini future.
Alcuni strumenti che consentono il versioning del modello sono:
Soluzioni operative
Strumenti di distribuzione/servizio dei modelli migliori
Gli strumenti di implementazione 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:
Monitoraggio dei modelli di punta
Il monitoraggio dei modelli di machine learning è fondamentale per il successo dei progetti ML, poiché le prestazioni del modello possono deteriorarsi nel tempo a causa di variazioni nei dati di input. Gli strumenti di monitoraggio rilevano in tempo reale le derive dei dati e del modello, o altre anomalie, e attivano avvisi basati su metriche di performance. Ciò consente agli scienziati dei dati e agli ingegneri ML di intervenire, ad esempio riaddestrando il modello , per mantenerne l'efficacia.
Gli strumenti di monitoraggio del modello includono:
Piattaforme MLOps preselezionate
Come accennato in precedenza, esistono anche strumenti che coprono l'intero ciclo di vita del machine learning. Queste piattaforme sono spesso fornite da startup o colossi tecnologici, ma esistono anche piattaforme open source. Tra le piattaforme MLOps più diffuse si annoverano:
Esplora le principali piattaforme MLOps nella nostra selezione accurata e basata sui dati per trovare la soluzione più adatta alle tue esigenze di machine learning.
Altre categorie correlate a MLOps
Strumenti di supporto MLOps
Questi strumenti vengono utilizzati per assistere gli sviluppatori di MLOps e LLMOps in aspetti specifici della loro implementazione. Tra questi strumenti figurano:
- Archivi di funzionalità: Gli archivi di funzionalità fungono da hub centralizzato per l'archiviazione, la gestione e la distribuzione delle funzionalità di machine learning. Facilitano la scoperta e la condivisione dei valori delle funzionalità, supportando sia l'addestramento che la distribuzione dei modelli. Le funzionalità principali includono la possibilità di creare pipeline di feature engineering, una distribuzione efficiente delle funzionalità, scalabilità, versioning, validazione, gestione dei metadati e integrazione con i flussi di lavoro di machine learning 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 memorizzano dati complessi e multidimensionali, come le cartelle cliniche dei pazienti, che combinano sintomi, risultati di laboratorio e modelli comportamentali. I database vettoriali consentono di cercare e recuperare dati non strutturati (come immagini, video, testo e audio) in base al contenuto anziché a etichette o tag. I database vettoriali possono essere utili per la gestione e il versioning dei modelli in MLOps e LLMOps.
LLMOps
Le operazioni sui modelli linguistici di grandi dimensioni (Large Language Models Operations ) rappresentano un sottoinsieme specializzato delle operazioni di apprendimento automatico (MLOps) pensato per lo sviluppo e l'implementazione efficienti di modelli linguistici di grandi dimensioni (Large Language Models, LLM).
LLMOps garantisce che la qualità del modello rimanga elevata e che la qualità dei dati sia mantenuta durante tutti i progetti di data science, fornendo infrastrutture e strumenti.
LLMOps comprende piattaforme e utility per la gestione di LLM, dalla messa a punto e valutazione fino all'implementazione e al monitoraggio. Scopri di più sugli altri strumenti LLMOps consultando la nostra guida di mercato basata sui dati.
governance dell'IA
La governance dell'IA definisce i quadri normativi e le politiche che regolano lo sviluppo, l'implementazione e la regolamentazione delle tecnologie di IA. L'obiettivo principale è promuovere pratiche etiche nell'ambito dell'IA e benefici per la società, riducendo al contempo rischi come pregiudizi e conseguenze indesiderate.
La governance dell'IA è un aspetto cruciale dei progetti di machine learning, ed è per questo che le piattaforme MLOP end-to-end offrono funzionalità di governance dell'IA. Scopri altri strumenti di governance dell'IA leggendo la nostra guida completa al mercato.
FAQ
MLOps applica pratiche ripetibili per rendere lo sviluppo, l'implementazione e il monitoraggio dell'apprendimento automatico più efficienti e affidabili.
Se hai ancora domande sugli strumenti e i fornitori di MLOps o sull'intelligenza artificiale in generale, saremo lieti di aiutarti:
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