Compare 45+ Ferramentas de MLOps
Machine Learning Operations (MLOps) traz os princípios de DevOps para o machine learning, desde a implantação de modelos até a manutenção, para automatizar as transições entre pipelines de treinamento e implantação
Explore mais de 45 ferramentas de MLOps para diferentes componentes do ciclo de vida de ML, tais como:
- Soluções de gestão de dados
- Soluções de operacionalização
- Soluções de modelagem
- Plataformas de MLOps de ponta a ponta.
Quais são os tipos de fornecedores de soluções de MLOps?
MLOps de código aberto
63% das organizações de diferentes setores e 72% no setor de tecnologia relataram usar ferramentas de IA de código aberto, enquanto mais de três quartos dos entrevistados (76%) disseram que esperam aumentar o uso de IA de código aberto no próximo ano.1 Somente no GitHub, existem 180 milhões de desenvolvedores e 3 milhões de organizações contribuindo para 200 milhões de projetos.2
Portanto, não é surpresa que existam kits de ferramentas de código aberto avançados no cenário de IA e ML. As ferramentas de código aberto concentram-se em tarefas específicas dentro do MLOps, em vez de fornecer gestão do ciclo de vida de machine learning de ponta a ponta. Essas ferramentas e plataformas geralmente exigem um ambiente de desenvolvimento em Python e R.
Startups que oferecem MLOps
Assim como as ferramentas de código aberto, a maioria das startups no cenário de MLOps fornece ferramentas para tarefas específicas dentro do MLOps. Ao contrário do código aberto, as startups tendem a oferecer ferramentas direcionadas a usuários não técnicos.
Gigantes de tecnologia que entregam MLOps
Existem ferramentas de código aberto desenvolvidas por gigantes de tecnologia que abordam casos de uso específicos nas práticas de MLOps. No entanto, o cenário de soluções de MLOps de ponta a ponta (ou plataformas de MLOps) é dominado por gigantes de tecnologia como Google, Microsoft, ou Alibaba.
Análise comparativa: Principais recursos das plataformas de MLOps
Quais são os diferentes tipos de ferramentas de MLOps?
As ferramentas de MLOps geralmente se enquadram em três categorias:
- Gestão de dados
- Modelagem
- Operacionalização
Também existem ferramentas que podem ser consideradas "plataformas de MLOps", fornecendo gestão do ciclo de vida de machine learning de ponta a ponta.
Exploraremos ferramentas para tarefas individuais dentro das principais áreas e plataformas de MLOps, por sua vez.
Principais soluções de gestão de dados
Principais ferramentas de rotulagem de dados
As ferramentas de rotulagem de dados (também chamadas de ferramentas de anotação de dados, marcação ou classificação) são usadas para rotular grandes volumes de dados, como textos, imagens ou áudio. Os dados rotulados são então usados para treinar algoritmos de machine learning supervisionados, a fim de fazer previsões sobre dados novos e não rotulados. Alguns exemplos de ferramentas de rotulagem de dados incluem:
Principais ferramentas de versionamento de dados
As ferramentas de versionamento de dados (também chamadas de controle de versão de dados) permitem gerenciar diferentes versões de datasets e armazená-los de forma acessível e bem organizada. Isso permite que as equipes de ciência de dados obtenham insights, como identificar como as alterações nos dados impactam o desempenho do modelo e compreender como os datasets estão evoluindo.
Algumas ferramentas populares de versionamento de dados são:
Soluções de modelagem
Principais ferramentas de engenharia de features
As ferramentas de engenharia de features automatizam o processo de extração de features úteis de datasets brutos para criar melhores dados de treinamento para modelos de machine learning. Essas ferramentas podem acelerar o processo de engenharia de features para aplicações comuns e problemas genéricos. No entanto, pode ser necessário melhorar os resultados da engenharia de features gerados por máquina usando conhecimento de domínio. Algumas ferramentas de engenharia de features incluem:
Principais ferramentas de rastreamento de experimentos
O desenvolvimento de projetos de machine learning envolve a execução de múltiplos experimentos com diferentes modelos, parâmetros de modelo ou dados de treinamento. As ferramentas de rastreamento de experimentos salvam todas as informações necessárias sobre diferentes experimentos durante o treinamento do modelo. Isso permite rastrear as versões dos componentes do experimento e os resultados, além de permitir a comparação entre diferentes experimentos. Alguns exemplos de ferramentas de rastreamento de experimentos são:
Principais ferramentas de otimização de hiperparâmetros
Hiperparâmetros são os parâmetros dos modelos de machine learning, como o tamanho de uma rede neural ou tipos de regularização, que os desenvolvedores de modelos podem ajustar para obter resultados diferentes. As ferramentas de ajuste ou otimização de hiperparâmetros automatizam o processo de busca e seleção de hiperparâmetros que proporcionam desempenho ideal para modelos de machine learning. Ferramentas populares de ajuste de hiperparâmetros incluem:
Principais ferramentas de versionamento de modelos
As ferramentas de versionamento de modelos ajudam os cientistas de dados a gerenciar diferentes versões de modelos de ML. Informações como configuração do modelo, dados de proveniência, hiperparâmetros, pontuações de perda de validação e outros metadados são armazenadas em um registro de modelos de fácil acesso. Este armazenamento de metadados ajuda os cientistas de dados a identificar rapidamente a configuração que usaram para construir um modelo específico, garantindo que não usem inadvertidamente um modelo incorreto ou desatualizado.
Os sistemas de versionamento de modelos também possuem mecanismos para capturar as saídas do modelo durante o treinamento, fornecendo um instantâneo de quão bem um determinado modelo se saiu em cada iteração. O versionamento ajuda a promover a reprodutibilidade, garantindo que os resultados publicados possam ser verificados em futuras iterações ou investigações.
Algumas ferramentas que permitem o versionamento de modelos são:
Soluções de operacionalização
Principais ferramentas de implantação/serving de modelos
As ferramentas de implantação de modelos de machine learning facilitam a integração de modelos de ML em um ambiente de produção para fazer previsões. Algumas ferramentas nesta categoria são:
Principais ferramentas de monitoramento de modelos
O monitoramento de modelos de machine learning é crucial para o sucesso dos projetos de ML, pois o desempenho do modelo pode decair devido a mudanças nos dados de entrada. As ferramentas de monitoramento detectam desvios de dados e modelos, ou outras anomalias, em tempo real e acionam alertas com base em métricas de desempenho. Isso permite que cientistas de dados e engenheiros de ML tomem medidas, como o retreinamento do modelo, para manter sua eficácia.
As ferramentas de monitoramento de modelos incluem:
Adicionar como fonte preferencialPlataformas de MLOps de ponta a ponta selecionadas
Como mencionado acima, também existem ferramentas que cobrem o ciclo de vida de machine learning de ponta a ponta. Essas plataformas são frequentemente fornecidas por startups ou gigantes de tecnologia, mas também existem plataformas de código aberto. Plataformas populares de MLOps incluem:
Outras categorias relacionadas ao MLOps
Ferramentas assistentes de MLOps
Essas ferramentas são usadas para auxiliar desenvolvedores de MLOps e LLMOps em aspectos específicos da implantação de MLOps e LLMOps. Essas ferramentas incluem:
- Feature stores: Os feature stores servem como um hub centralizado para armazenar, gerenciar e entregar features de ML. Eles facilitam a descoberta e o compartilhamento de valores de features, apoiando tanto o treinamento quanto o serving de modelos. Os principais recursos incluem a capacidade de criar pipelines de engenharia de features, serving eficiente de features, escalabilidade, versionamento, validação, gestão de metadados e integração com fluxos de trabalho de ML para reprodutibilidade.
- Frameworks de integração: Esses frameworks ajudam a desenvolver aplicações de LLM como analisadores de documentos, analisadores de código, chatbots etc.
- Bancos de dados vetoriais (VD): Os bancos de dados vetoriais armazenam dados complexos e multidimensionais, como registros de pacientes que combinam sintomas, resultados laboratoriais e padrões comportamentais. Os VDs podem pesquisar e recuperar dados não estruturados (como imagens, vídeo, texto e áudio) por conteúdo em vez de rótulos ou tags. Os VDs podem ajudar no versionamento e gestão de modelos em MLOps e LLMOps.
LLM Operations (LLMOps)
Large Language Models Operations é um subconjunto especializado de operações de machine learning (MLOps) adaptado para o desenvolvimento e implantação eficientes de Large Language Models (LLMs).
LLMOps garante que a qualidade do modelo permaneça alta e que a qualidade dos dados seja mantida ao longo dos projetos de ciência de dados, fornecendo infraestrutura e ferramentas.
LLMOps engloba plataformas e utilitários para gerenciar LLMs, desde fine-tuning e avaliação até implantação e monitoramento. Explore mais sobre outras ferramentas de LLMOps consultando nosso guia de mercado orientado por dados.
Governança de IA
A governança de IA estabelece os frameworks e políticas que moldam como as tecnologias de IA são desenvolvidas, implantadas e regulamentadas. O principal objetivo é promover práticas éticas de IA e benefícios sociais, reduzindo riscos como viés e consequências não intencionais.
A governança de IA é um aspecto crucial dos projetos de ML, razão pela qual as plataformas de MLOps de ponta a ponta oferecem capacidades de governança de IA. Descubra outras ferramentas de governança de IA lendo nosso guia de mercado abrangente.
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