Compare mais de 45 ferramentas de MLOps em in 2026
A área de Operações de Aprendizado de Máquina (MLOps) incorpora os princípios de DevOps ao aprendizado de máquina, desde a implantação do modelo até a manutenção, para automatizar as transições entre os fluxos de trabalho de treinamento e implantação.
Explore mais de 45 ferramentas de MLOps para diferentes componentes do ciclo de vida de aprendizado de máquina, como:
- Ferramentas de gerenciamento de dados
- Ferramentas de operacionalização
- Ferramentas de modelagem
- Plataformas MLOps de ponta a ponta .
Quais são os tipos de fornecedores de soluções MLOps?
MLOps de código aberto
63% das organizações de diferentes setores e 72% do setor de tecnologia relataram usar ferramentas de IA de código aberto. 1 de três quartos dos entrevistados (76%) disseram que esperam aumentar o uso de IA de código aberto no próximo ano. 2 Somente no GitHub , existem 180 milhões de desenvolvedores e 3 milhões de organizações que contribuem para 200 milhões de projetos. 3
Portanto, não é surpresa que existam conjuntos de ferramentas de código aberto avançados no cenário de IA e ML. As ferramentas de código aberto se concentram em tarefas específicas dentro de MLOps, em vez de fornecer gerenciamento de ciclo de vida de aprendizado de máquina de ponta a ponta. Essas ferramentas e plataformas normalmente 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 oferece ferramentas para tarefas específicas dentro de MLOps. Diferentemente das ferramentas de código aberto, as startups tendem a oferecer ferramentas voltadas para usuários não técnicos.
Gigantes da tecnologia que oferecem MLOps
Existem ferramentas de código aberto desenvolvidas por gigantes da tecnologia que atendem a casos de uso específicos em práticas de MLOps. No entanto, o cenário de soluções (ou plataformas) de MLOps de ponta a ponta é dominado por gigantes da tecnologia como Google, Microsoft ou Alibaba.
Análise comparativa: Principais funcionalidades da plataforma MLOps
Quais são os diferentes tipos de ferramentas MLOps?
As ferramentas de MLOps geralmente se enquadram em três categorias:
- Gestão de dados
- Modelagem
- Operacionalização
Existem também ferramentas que podem ser consideradas "plataformas MLOps", que oferecem gerenciamento completo do ciclo de vida do aprendizado de máquina.
Vamos explorar, por sua vez, ferramentas para tarefas individuais dentro das principais áreas e plataformas de MLOps.
Principais soluções de gerenciamento de dados
Principais ferramentas de rotulagem de dados
Ferramentas de rotulagem de dados (também chamadas de ferramentas de anotação, etiquetagem ou classificação de dados ) são usadas para rotular grandes volumes de dados, como textos, imagens ou áudio. Os dados rotulados são então usados para treinar algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado, a fim de fazer previsões sobre novos dados não rotulados. Alguns exemplos de ferramentas de rotulagem de dados incluem:
Para mais informações, confira nosso artigo sobre como escolher um fornecedor de rotulagem de dados . Além disso, não se esqueça de consultar nossa lista de serviços de anotação de dados .
Controle de versão de dados principal
As ferramentas de versionamento de dados (também chamadas de controle de versão de dados) permitem gerenciar diferentes versões de conjuntos de dados e armazená-las de forma acessível e bem organizada. Isso possibilita que as equipes de ciência de dados obtenham insights, como identificar como as alterações nos dados impactam o desempenho do modelo e entender como os conjuntos de dados estão evoluindo.
Algumas ferramentas populares de controle de versão de dados são:
Soluções de modelagem
Principais ferramentas de engenharia de recursos
As ferramentas de engenharia de recursos automatizam o processo de extração de características úteis de conjuntos de dados brutos para criar melhores dados de treinamento para modelos de aprendizado de máquina. Essas ferramentas podem acelerar o processo de engenharia de recursos para aplicações comuns e problemas genéricos. No entanto, pode ser necessário aprimorar os resultados da engenharia de recursos gerados por máquina usando conhecimento do domínio. Algumas ferramentas de engenharia de recursos incluem:
Principais ferramentas de rastreamento de experimentos
O desenvolvimento de projetos de aprendizado de máquina 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 os diferentes experimentos durante o treinamento do modelo. Isso permite rastrear as versões dos componentes do experimento e os resultados, além de possibilitar a comparação entre diferentes experimentos. Alguns exemplos de ferramentas de rastreamento de experimentos são:
Principais ferramentas de otimização de hiperparâmetros
Hiperparâmetros são parâmetros dos modelos de aprendizado de máquina, como o tamanho de uma rede neural ou os tipos de regularização, que os desenvolvedores de modelos podem ajustar para obter diferentes resultados. Ferramentas de ajuste ou otimização de hiperparâmetros automatizam o processo de busca e seleção de hiperparâmetros que proporcionam o desempenho ideal para modelos de aprendizado de máquina. Algumas ferramentas populares de ajuste de hiperparâmetros incluem:
Ferramentas de versionamento de modelos principais
As ferramentas de versionamento de modelos ajudam os cientistas de dados a gerenciar diferentes versões de modelos de aprendizado de máquina. 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. Esse repositório de metadados ajuda os cientistas de dados a identificar rapidamente a configuração usada para construir um determinado modelo, 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 do desempenho de um determinado modelo em cada iteração. O versionamento ajuda a promover a reprodutibilidade, garantindo que os resultados publicados possam ser verificados em iterações ou investigações futuras.
Algumas ferramentas que permitem o versionamento de modelos são:
Soluções de operacionalização
Ferramentas de implantação/servidor de modelos principais
As ferramentas de implantação de modelos de aprendizado de máquina facilitam a integração desses modelos em um ambiente de produção para gerar previsões. Algumas ferramentas dessa categoria são:
Monitoramento de modelos de ponta
O monitoramento de modelos de aprendizado de máquina é crucial para o sucesso de projetos de ML, visto que o desempenho do modelo pode se deteriorar ao longo do tempo devido a mudanças nos dados de entrada. As ferramentas de monitoramento detectam desvios nos dados e no modelo, ou outras anomalias, em tempo real e disparam 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:
Plataformas MLOps pré-selecionadas
Como mencionado acima, também existem ferramentas que abrangem todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina. Essas plataformas são frequentemente fornecidas por startups ou gigantes da tecnologia, mas também existem plataformas de código aberto. Plataformas populares de MLOps incluem:
Explore as principais plataformas de MLOps em nossa seleção criteriosa e baseada em dados para encontrar a solução ideal para suas necessidades de aprendizado de máquina.
Outras categorias relacionadas a MLOps
Ferramentas auxiliares MLOps
Essas ferramentas são usadas para auxiliar os desenvolvedores de MLOps e LLMOps em aspectos específicos da implantação de MLOps e LLMOps. Essas ferramentas incluem:
- Repositórios de recursos: Os repositórios de recursos servem como um hub centralizado para armazenar, gerenciar e fornecer recursos de aprendizado de máquina. Eles facilitam a descoberta e o compartilhamento de valores de recursos, dando suporte tanto ao treinamento quanto à disponibilização de modelos. Os principais recursos incluem a capacidade de criar pipelines de engenharia de recursos, disponibilização eficiente de recursos, escalabilidade, versionamento, validação, gerenciamento de metadados e integração com fluxos de trabalho de aprendizado de máquina para reprodutibilidade.
- Frameworks de integração: Esses frameworks auxiliam no desenvolvimento de aplicações LLM, como analisadores de documentos, analisadores de código, chatbots etc.
- Bancos de dados vetoriais (VD): Bancos de dados vetoriais armazenam dados complexos e multidimensionais, como registros de pacientes, que combinam sintomas, resultados de exames laboratoriais e padrões comportamentais. Os VDs podem pesquisar e recuperar dados não estruturados (como imagens, vídeos, textos e áudios) por conteúdo, em vez de rótulos ou tags. Os VDs podem auxiliar no versionamento e gerenciamento de modelos em MLOps e LLMOps.
LLMOps
A Operação de Grandes Modelos de Linguagem (Large Language Models Operations ) é um subconjunto especializado de operações de aprendizado de máquina (MLOps) desenvolvido para o desenvolvimento e implantação eficientes de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs).
A LLMOps garante que a qualidade do modelo permaneça alta e que a qualidade dos dados seja mantida ao longo de projetos de ciência de dados, fornecendo infraestrutura e ferramentas.
LLMOps engloba plataformas e utilitários para gerenciar LLMs, desde o ajuste fino e a avaliação até a implantação e o monitoramento. Explore mais sobre outras ferramentas de LLMOps consultando nosso guia de mercado baseado em dados.
governança de IA
A governança da IA estabelece as estruturas e políticas que moldam a forma como as tecnologias de IA são desenvolvidas, implementadas e regulamentadas. O principal objetivo é promover práticas éticas de IA e benefícios para a sociedade, reduzindo riscos como vieses e consequências não intencionais.
A governança de IA é um aspecto crucial dos projetos de aprendizado de máquina, e é por isso que as plataformas MLOPs de ponta a ponta oferecem recursos de governança de IA. Descubra outras ferramentas de governança de IA lendo nosso guia de mercado completo.
Perguntas frequentes
MLOps aplica práticas repetíveis para tornar o desenvolvimento, a implementação e o monitoramento de aprendizado de máquina mais eficientes e confiáveis.
Se você ainda tiver dúvidas sobre ferramentas e fornecedores de MLOps ou inteligência artificial em geral, teremos prazer em ajudar:
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