صورة المؤلف
لقد ولت الأيام التي كان يتم فيها تدريب العارضات ببساطة وتركهن لجمع الغبار على الرف. اليوم، تكمن القيمة الحقيقية للتعلم الآلي في قدرته على تعزيز تطبيقات العالم الحقيقي وتحقيق نتائج أعمال ملموسة.
ومع ذلك، فإن الرحلة من نموذج مدرب إلى الإنتاج مليئة بالتحديات. يعد نشر النماذج على نطاق واسع، وضمان التكامل السلس مع البنية التحتية الحالية، والحفاظ على الأداء العالي والموثوقية، مجرد عدد قليل من العقبات التي يواجهها مهندسو MLOPs.
لحسن الحظ، هناك العديد من أدوات وأطر عمل MLOs القوية المتاحة في الوقت الحاضر لتبسيط وتبسيط عملية نشر النموذج. في منشور المدونة هذا، سنتعرف على أفضل 7 أدوات لنشر النماذج وتقديمها في عام 2024 والتي ستُحدث ثورة في طريقة نشر نماذج التعلم الآلي (ML) واستهلاكها.
MLflow عبارة عن منصة مفتوحة المصدر تعمل على تبسيط دورة حياة التعلم الآلي بأكملها، بما في ذلك النشر. فهو يوفر واجهة برمجة تطبيقات Python وR وJava وREST لنشر النماذج عبر بيئات مختلفة، مثل AWS SageMaker وAzure ML وKubernetes.
يوفر MLflow حلاً شاملاً لإدارة مشاريع ML مع ميزات مثل إصدار النموذج وتتبع التجربة وإمكانية التكرار وتغليف النموذج وتقديم النموذج.
خدمة راي عبارة عن مكتبة تخدم نموذجًا قابلاً للتطوير مبنيًا على إطار عمل الحوسبة الموزعة لـ Ray. فهو يسمح لك بنشر نماذجك كخدمات صغيرة والتعامل مع البنية التحتية الأساسية، مما يجعل من السهل توسيع نطاق نماذجك وتحديثها. يدعم Rayserv نطاقًا واسعًا من أطر عمل ML ويوفر ميزات مثل تدفق الاستجابة، وتجميع الطلبات الديناميكية، وخدمة متعددة العقد/متعددة GPU، وإصدار الإصدارات، والتراجع.
Kubeflow هو إطار عمل مفتوح المصدر لنشر وإدارة سير عمل التعلم الآلي على Kubernetes. فهو يوفر مجموعة من الأدوات والمكونات التي تعمل على تبسيط نشر نماذج تعلم الآلة وتوسيع نطاقها وإدارتها. يتكامل Kubeflow مع أطر عمل ML الشائعة مثل TensorFlow وPyTorch وscikit-learn، ويقدم ميزات مثل تدريب النماذج وتقديمها وتتبع التجارب وتنسيق ml وAutoML وضبط المعلمات الفائقة.
سيلدون كور عبارة عن منصة مفتوحة المصدر لنشر نماذج التعلم الآلي التي يمكن تشغيلها محليًا على جهاز كمبيوتر محمول وكذلك على Kubernetes. إنه يوفر إطارًا مرنًا وقابل للتوسيع لخدمة النماذج المبنية باستخدام أطر تعلم الآلة المختلفة.
يمكن نشر Seldon Core محليًا باستخدام Docker للاختبار ثم توسيع نطاقه على Kubernetes للإنتاج. فهو يسمح للمستخدمين بنشر نماذج فردية أو خطوط أنابيب متعددة الخطوات ويمكنهم توفير تكاليف البنية التحتية. لقد تم تصميمه ليكون خفيف الوزن وقابل للتطوير ومتوافق مع موفري الخدمات السحابية المختلفين.
بنتوم هو إطار عمل مفتوح المصدر يعمل على تبسيط عملية إنشاء نماذج التعلم الآلي ونشرها وإدارتها. فهو يوفر واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى لتجميع النماذج الخاصة بك في تنسيق موحد يسمى "bentos" ويدعم خيارات النشر المتعددة، بما في ذلك AWS Lambda وDocker وKubernetes.
إن مرونة BentoML وتحسين الأداء ودعم خيارات النشر المتنوعة تجعلها أداة قيمة للفرق التي تتطلع إلى إنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي موثوقة وقابلة للتطوير وفعالة من حيث التكلفة.
وقت تشغيل ONNX هو محرك استدلال مفتوح المصدر عبر الأنظمة الأساسية لنشر النماذج بتنسيق Open Neural Network Exchange (ONNX). فهو يوفر إمكانات استدلال عالية الأداء عبر مختلف المنصات والأجهزة، بما في ذلك وحدات المعالجة المركزية (CPUs) ووحدات معالجة الرسومات (GPU) ومسرعات الذكاء الاصطناعي.
يدعم ONNX Runtime مجموعة واسعة من أطر عمل ML مثل PyTorch وTensorFlow/Keras وTFLite وscikit-learn وأطر العمل الأخرى. ويقدم تحسينات لتحسين الأداء والكفاءة.
خدمة TensorFlow هي أداة مفتوحة المصدر لخدمة نماذج TensorFlow في الإنتاج. إنه مصمم لممارسي التعلم الآلي الذين هم على دراية بإطار عمل TensorFlow لتتبع النماذج والتدريب. تتميز الأداة بمرونة عالية وقابلة للتطوير، مما يسمح بنشر النماذج كواجهات برمجة تطبيقات gRPC أو REST.
يحتوي TensorFlow Serving على العديد من الميزات، مثل إصدار النموذج، والتحميل التلقائي للنموذج، والتجميع، مما يعزز الأداء. إنه يتكامل بسلاسة مع النظام البيئي TensorFlow ويمكن نشره على منصات مختلفة، مثل Kubernetes وDocker.
توفر الأدوات المذكورة أعلاه مجموعة من الإمكانات ويمكن أن تلبي الاحتياجات المختلفة. سواء كنت تفضل أداة شاملة مثل MLflow أو Kubeflow، أو حلاً أكثر تركيزًا مثل BentoML أو ONNX Runtime، يمكن أن تساعدك هذه الأدوات في تبسيط عملية نشر النموذج الخاص بك والتأكد من سهولة الوصول إلى النماذج الخاصة بك وقابليتها للتوسع في الإنتاج.
عابد علي عوان (@ 1abidaliawan) هو عالم بيانات محترف ومعتمد يحب بناء نماذج التعلم الآلي. يركز حاليًا على إنشاء المحتوى وكتابة المدونات التقنية حول تقنيات التعلم الآلي وعلوم البيانات. يحمل عابد درجة الماجستير في إدارة التكنولوجيا ودرجة البكالوريوس في هندسة الاتصالات. وتتمثل رؤيته في بناء منتج للذكاء الاصطناعي باستخدام شبكة عصبية بيانية للطلاب الذين يعانون من مرض عقلي.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.kdnuggets.com/top-7-model-deployment-and-serving-tools?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=top-7-model-deployment-and-serving-tools
