in 2026'te 45'ten fazla MLOps aracını karşılaştırın
Makine Öğrenimi Operasyonları (MLOps), model dağıtımından bakıma kadar makine öğrenimine DevOps prensiplerini getirerek eğitim ve dağıtım süreçleri arasındaki geçişleri otomatikleştirir.
Makine öğrenimi yaşam döngüsünün farklı bileşenleri için 45'ten fazla MLOps aracını keşfedin, örneğin:
- Veri yönetimi araçları
- Operasyonelleştirme araçları
- Modelleme araçları
- Uçtan uca MLOps platformları .
MLOps çözüm sağlayıcı türleri nelerdir?
Açık kaynaklı MLOps
Farklı sektörlerdeki kuruluşların %63'ü ve teknoloji sektöründeki kuruluşların %72'si açık kaynaklı yapay zeka araçlarını kullandığını bildirdi. Ankete katılanların dörtte üçünden 1 (%76) önümüzdeki yıl açık kaynaklı yapay zekâ kullanımını artırmayı beklediklerini belirtti. 2 Yalnızca GitHub'da bile 180 milyon geliştirici ve 3 milyon kuruluş 200 milyon projeye katkıda bulunuyor. 3
Bu nedenle, yapay zeka ve makine öğrenimi alanında gelişmiş açık kaynaklı araç setlerinin bulunması şaşırtıcı değildir. Açık kaynaklı araçlar, uçtan uca makine öğrenimi yaşam döngüsü yönetimi sağlamaktan ziyade, MLOps içindeki belirli görevlere odaklanır. Bu araçlar ve platformlar genellikle Python ve R dillerinde bir geliştirme ortamı gerektirir.
MLOps sunan girişimler
Açık kaynaklı araçlar gibi, MLOps alanındaki çoğu girişim de MLOps içindeki belirli görevler için araçlar sunmaktadır. Açık kaynaklı yazılımlardan farklı olarak, girişimler genellikle teknik olmayan kullanıcılara yönelik araçlar sunma eğilimindedir.
MLOps sunan teknoloji devleri
MLOps uygulamalarındaki belirli kullanım durumlarına yönelik teknoloji devleri tarafından geliştirilmiş açık kaynaklı araçlar mevcuttur. Bununla birlikte, uçtan uca MLOps çözümleri (veya MLOps platformları) alanına Google, Microsoft veya Alibaba gibi teknoloji devleri hakimdir.
Karşılaştırmalı analiz: Temel MLOps platform özellikleri
MLOps araçlarının farklı türleri nelerdir?
MLOps araçları genellikle üç kategoriye ayrılır:
- Veri yönetimi
- Modelleme
- Operasyonelleştirme
Uçtan uca makine öğrenimi yaşam döngüsü yönetimi sağlayan ve "MLOps platformları" olarak değerlendirilebilecek araçlar da mevcuttur.
Öncelikle, ana alanlar içindeki bireysel görevlere yönelik araçları ve MLOps platformlarını sırayla inceleyeceğiz.
Başlıca veri yönetimi çözümleri
En iyi veri etiketleme araçları
Veri etiketleme araçları ( veri açıklama , etiketleme veya sınıflandırma araçları olarak da adlandırılır), metinler, görüntüler veya ses dosyaları gibi büyük veri hacimlerini etiketlemek için kullanılır. Etiketlenmiş veriler daha sonra yeni, etiketlenmemiş veriler hakkında tahminlerde bulunmak için denetimli makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek için kullanılır. Veri etiketleme araçlarına bazı örnekler şunlardır:
Daha fazla bilgi için, veri etiketleme sağlayıcısı nasıl seçilir başlıklı makalemize göz atın . Ayrıca, veri açıklama hizmetleri listemizi de incelemeyi unutmayın.
En iyi veri sürümleme
Veri sürümleme (veya veri sürüm kontrolü) araçları, veri kümelerinin farklı sürümlerini yönetmeyi ve bunları erişilebilir ve iyi organize edilmiş bir şekilde saklamayı sağlar. Bu, veri bilimi ekiplerinin veri değişikliklerinin model performansını nasıl etkilediğini belirlemek ve veri kümelerinin nasıl geliştiğini anlamak gibi içgörüler elde etmelerini sağlar.
Bazı popüler veri sürümleme araçları şunlardır:
Modelleme çözümleri
En önemli özelliklere sahip mühendislik araçları
Özellik mühendisliği araçları, makine öğrenimi modelleri için daha iyi eğitim verileri oluşturmak amacıyla ham veri kümelerinden yararlı özellikleri çıkarma sürecini otomatikleştirir. Bu araçlar, yaygın uygulamalar ve genel problemler için özellik mühendisliği sürecini hızlandırabilir. Bununla birlikte, alan bilgisi kullanılarak makine tarafından üretilen özellik mühendisliği sonuçlarının iyileştirilmesi gerekebilir. Bazı özellik mühendisliği araçları şunlardır:
En iyi deney takip araçları
Makine öğrenimi projeleri geliştirmek, farklı modeller, model parametreleri veya eğitim verileriyle birden fazla deney yürütmeyi içerir. Deney izleme araçları, model eğitimi sırasında farklı deneyler hakkında gerekli tüm bilgileri kaydeder. Bu, deney bileşenlerinin ve sonuçlarının sürümlerini izlemeyi ve farklı deneyler arasında karşılaştırma yapmayı sağlar. Deney izleme araçlarına bazı örnekler şunlardır:
En iyi hiperparametre optimizasyon araçları
Hiperparametreler, makine öğrenimi modellerinin parametreleridir; örneğin, sinir ağının boyutu veya düzenleme türleri gibi, model geliştiricilerinin farklı sonuçlar elde etmek için ayarlayabileceği parametrelerdir. Hiperparametre ayarlama veya optimizasyon araçları, makine öğrenimi modelleri için en iyi performansı sağlayan hiperparametreleri arama ve seçme sürecini otomatikleştirir. Popüler hiperparametre ayarlama araçları şunlardır:
En iyi model sürümleme araçları
Model sürümleme araçları, veri bilimcilerinin makine öğrenimi modellerinin farklı sürümlerini yönetmelerine yardımcı olur. Model yapılandırması, kaynak verileri, hiperparametreler, doğrulama kayıp puanları ve diğer meta veriler gibi bilgiler, kolayca erişilebilen bir model kayıt defterinde saklanır. Bu meta veri deposu, veri bilimcilerinin belirli bir modeli oluşturmak için kullandıkları yapılandırmayı hızlı bir şekilde belirlemelerine yardımcı olarak, yanlış veya güncel olmayan bir modeli yanlışlıkla kullanmamalarını sağlar.
Model sürümleme sistemleri, eğitim sırasında model çıktılarını yakalama mekanizmalarına da sahiptir ve bu sayede belirli bir modelin her yinelemede ne kadar iyi performans gösterdiğine dair bir anlık görüntü sunar. Sürümleme, tekrarlanabilirliği teşvik ederek, yayınlanan sonuçların gelecekteki yinelemelerde veya araştırmalarda doğrulanabilmesini sağlar.
Model sürümleme olanağı sağlayan bazı araçlar şunlardır:
Operasyonelleştirme çözümleri
En iyi model dağıtım/sunma araçları
Makine öğrenimi modeli dağıtım araçları, tahminlerde bulunmak için makine öğrenimi modellerini üretim ortamına entegre etmeyi kolaylaştırır. Bu kategorideki bazı araçlar şunlardır:
Üst düzey model izleme
Makine öğrenimi projelerinin başarısı için model izleme çok önemlidir, çünkü model performansı girdi verilerindeki değişiklikler nedeniyle zamanla düşebilir. İzleme araçları, veri ve model sapmalarını veya diğer anormallikleri gerçek zamanlı olarak tespit eder ve performans ölçütlerine göre uyarılar tetikler. Bu, veri bilimcilerinin ve makine öğrenimi mühendislerinin, modelin etkinliğini korumak için yeniden eğitim gibi önlemler almasına olanak tanır.
Model izleme araçları şunları içerir:
Seçilen MLOps platformları
Yukarıda belirtildiği gibi, makine öğrenimi yaşam döngüsünü baştan sona kapsayan araçlar da mevcuttur. Bu platformlar genellikle yeni kurulan şirketler veya teknoloji devleri tarafından sağlanır, ancak açık kaynaklı platformlar da vardır. Popüler MLOps platformları şunlardır:
Veriye dayalı olarak özenle seçilmiş platformlarımızdan önde gelen MLOps platformlarını inceleyerek makine öğrenimi ihtiyaçlarınıza en uygun olanı bulun.
MLOps ile ilgili diğer kategoriler
MLOps yardımcı araçları
Bu araçlar, MLOps ve LLMOps geliştiricilerine MLOps ve LLMOps dağıtımının belirli yönlerinde yardımcı olmak için kullanılır. Bu araçlar şunlardır:
- Özellik depoları: Özellik depoları, makine öğrenimi özelliklerini depolamak, yönetmek ve sunmak için merkezi bir merkez görevi görür. Özellik değerlerinin keşfedilmesini ve paylaşılmasını kolaylaştırarak hem model eğitimini hem de sunumunu destekler. Temel özellikler arasında özellik mühendisliği işlem hatları oluşturma yeteneği, verimli özellik sunumu, ölçeklenebilirlik, sürümleme, doğrulama, meta veri yönetimi ve tekrarlanabilirlik için makine öğrenimi iş akışlarıyla entegrasyon yer alır.
- Entegrasyon çerçeveleri: Bu çerçeveler, belge analizcileri, kod analizcileri, sohbet botları vb. gibi LLM uygulamalarının geliştirilmesine yardımcı olur.
- Vektör veritabanları (VD): Vektör veritabanları, semptomları, laboratuvar sonuçlarını ve davranış kalıplarını birleştiren hasta kayıtları gibi karmaşık, çok boyutlu verileri depolar. VD'ler, etiketler veya etiketler yerine içeriğe göre yapılandırılmamış verileri (görüntüler, videolar, metinler ve sesler gibi) arayabilir ve alabilir. VD'ler, MLOps ve LLMOps'ta model sürümleme ve yönetimine yardımcı olabilir.
LLMOps
Büyük Dil Modelleri İşlemleri, Büyük Dil Modellerinin (LLM) verimli bir şekilde geliştirilmesi ve dağıtılması için özel olarak tasarlanmış, makine öğrenimi işlemlerinin (MLOps) uzmanlaşmış bir alt kümesidir.
LLMOps, sağladığı altyapı ve araçlar sayesinde model kalitesinin yüksek kalmasını ve veri bilimi projeleri boyunca veri kalitesinin korunmasını sağlar.
LLMOps, ince ayar ve değerlendirmeden dağıtım ve izlemeye kadar LLM'leri yönetmek için platformlar ve yardımcı programlar içerir. Veri odaklı pazar kılavuzumuza göz atarak diğer LLMOps araçları hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.
Yapay zeka yönetimi
Yapay zekâ yönetişimi, yapay zekâ teknolojilerinin nasıl geliştirileceği, kullanılacağı ve düzenleneceği konusunda çerçeveler ve politikalar oluşturur. Temel amaç, etik yapay zekâ uygulamalarını ve toplumsal faydayı teşvik ederken, önyargı ve istenmeyen sonuçlar gibi riskleri azaltmaktır.
Yapay zeka yönetişimi, makine öğrenimi projelerinin çok önemli bir yönüdür; bu nedenle uçtan uca MLOPs platformları yapay zeka yönetişim yetenekleri sunar. Kapsamlı pazar rehberimizi okuyarak diğer yapay zeka yönetişim araçlarını keşfedin.
SSS'ler
MLOps, makine öğrenimi geliştirme, dağıtım ve izleme süreçlerini daha verimli ve güvenilir hale getirmek için tekrarlanabilir uygulamalar kullanır.
MLOps araçları ve tedarikçileri veya genel olarak yapay zeka hakkında hala sorularınız varsa, size yardımcı olmaktan memnuniyet duyarız:
Doğru Tedarikçileri BulunReferans Linkleri
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.