Compare 45+ ferramentas de MLOps
As práticas de Machine Learning Operations (MLOps) trazem os princípios de DevOps para o machine learning, desde a implantação do model até a manutenção, para automatizar transições entre pipelines de treinamento e implantação.
Explore 45+ ferramentas de MLOps para diferentes componentes do ciclo de vida de ML, como:
- Soluções de gerenciamento de dados
- Soluções de operacionalização
- Soluções de modelagem
- Plataformas de MLOps de ponta a ponta.
Quais são os tipos de provedores 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, há 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 gerenciamento de ciclo de vida de machine learning 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 do MLOps. Ao contrário do código aberto, as startups tendem a oferecer ferramentas voltadas para 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 normalmente se dividem em três categorias:
- Gerenciamento de dados
- Modelagem
- Operacionalização
Também existem ferramentas que podem ser consideradas “plataformas de MLOps”, fornecendo gerenciamento de ciclo de vida de machine learning de ponta a ponta.
Vamos explorar as ferramentas para tarefas individuais dentro das principais áreas e as plataformas de MLOps em sequência.
Principais soluções de gerenciamento de dados
Principais ferramentas de rotulagem de dados
Ferramentas de rotulagem de dados (também chamadas de anotação de dados, marcação ou ferramentas de 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 supervisionado 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-las de forma acessível e bem organizada. Isso permite que as equipes de ciência de dados obtenham insights, como identificar como as mudanças nos dados afetam o desempenho do model e entender como os datasets estão evoluindo.
Algumas ferramentas populares de versionamento de dados são:
Soluções de modelagem
Principais ferramentas de feature engineering
As ferramentas de feature engineering automatizam o processo de extração de features úteis de datasets brutos para criar melhores dados de treinamento para models de machine learning. Essas ferramentas podem acelerar o processo de feature engineering para aplicações comuns e problemas genéricos. No entanto, pode ser necessário melhorar os resultados de feature engineering gerados por máquina usando conhecimento de domínio. Algumas ferramentas de feature engineering incluem:
Principais ferramentas de rastreamento de experimentos
Desenvolver projetos de machine learning envolve executar vários experimentos com diferentes models, parâmetros de model ou dados de treinamento. As ferramentas de rastreamento de experimentos salvam todas as informações necessárias sobre diferentes experimentos durante o treinamento de model. Isso permite rastrear as versões dos componentes do experimento e os resultados e permite 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 models de machine learning, como o tamanho de uma rede neural ou os tipos de regularização que os desenvolvedores de model 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 models de machine learning. Ferramentas populares de ajuste de hiperparâmetros incluem:
Principais ferramentas de versionamento de model
As ferramentas de versionamento de model ajudam os cientistas de dados a gerenciar diferentes versões de models de ML. Informações como configuração de model, dados de proveniência, hiperparâmetros, pontuações de perda de validação e outros metadados são armazenadas em um registro de model facilmente acessível. Esse armazenamento de metadados ajuda os cientistas de dados a identificar rapidamente a configuração usada para construir um model específico, garantindo que eles não usem inadvertidamente um model incorreto ou desatualizado.
Os sistemas de versionamento de model também possuem mecanismos para capturar as saídas do model durante o treinamento, fornecendo um instantâneo de quão bem um determinado model se saiu 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 model são:
Soluções de operacionalização
Principais ferramentas de deployment / serving de model
As ferramentas de implantação de model de machine learning facilitam a integração de models de ML em um ambiente de produção para fazer previsões. Algumas ferramentas nesta categoria são:
Principais ferramentas de monitoramento de model
O monitoramento de model de machine learning é crucial para o sucesso dos projetos de ML, pois o desempenho do model pode decair devido a mudanças nos dados de entrada. As ferramentas de monitoramento detectam desvios de dados e model, 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 de model, para manter sua eficácia.
As ferramentas de monitoramento de model incluem:
Adicionar como fonte preferencialPlataformas de MLOps de ponta a ponta selecionadas
Conforme 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. As plataformas de MLOps populares incluem:
Outras categorias relacionadas a MLOps
Ferramentas auxiliares 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 fornecer features de ML. Eles facilitam a descoberta e o compartilhamento de valores de features, apoiando tanto o treinamento quanto o serving de model. As principais funcionalidades incluem a capacidade de criar pipelines de feature engineering, serving eficiente de features, escalabilidade, versionamento, validação, gerenciamento de metadados e integração com fluxos de trabalho de ML para reprodutibilidade.
- Frameworks de integração: Esses frameworks ajudam no desenvolvimento de LLM aplicações 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 de exames 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 gerenciamento de model em MLOps e LLMOps.
LLM Operações (LLMOps)
Operações de Large Language Models é um subconjunto especializado de operações de machine learning (MLOps) voltado para o desenvolvimento e a implantação eficientes de Large Language Models (LLMs).
O LLMOps garante que a qualidade do model permaneça alta e que a qualidade dos dados seja mantida ao longo dos projetos de ciência de dados, fornecendo infraestrutura e ferramentas.
O LLMOps abrange 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 as 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 recursos de governança de IA. Descubra outras ferramentas de governança de IA lendo nosso guia de mercado abrangente.
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Registro de alterações
4 atualizações- 2026
Removida a seção de perguntas frequentes no final do artigo.
- 2023
Adicionado Feature stores, Integration frameworks e Vector databases a Outras categorias.
Adicionado LLMOps e governança de IA à seção de ferramentas MLOps.
- 2022
Adicionada a Versão do Modelo à seção de ferramentas MLOps.
Links de referência
O trabalho de Cem na AIMultiple foi citado por publicações globais líderes, incluindo Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, por empresas globais como Deloitte e HPE, ONGs como o World Economic Forum e organizações supranacionais como a European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor de tecnologia. Ele aconselhou empresas sobre suas decisões de tecnologia na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Ele também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização.
Ele liderou a estratégia de tecnologia e as compras de uma operadora de telecomunicações, reportando-se ao CEO. Ele também liderou o crescimento comercial da empresa de deep tech Hypatos, que atingiu uma receita recorrente anual de 7 dígitos e uma avaliação de 9 dígitos partindo do zero em 2 anos. O trabalho de Cem na Hypatos foi coberto por publicações de tecnologia líderes como TechCrunch e Business Insider.
Cem fala regularmente em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou como engenheiro da computação pela Bogazici University e possui um MBA pela Columbia Business School.
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