Bild vom Autor
Vorbei sind die Zeiten, in denen Models einfach trainiert und auf einem Regal verstaubt wurden. Der wahre Wert des maschinellen Lernens liegt heute in seiner Fähigkeit, reale Anwendungen zu verbessern und greifbare Geschäftsergebnisse zu liefern.
Der Weg vom trainierten Modell zur Produktion ist jedoch voller Herausforderungen. Die Bereitstellung von Modellen im großen Maßstab, die Sicherstellung einer nahtlosen Integration in die bestehende Infrastruktur und die Aufrechterhaltung einer hohen Leistung und Zuverlässigkeit sind nur einige der Hürden, mit denen MLOPs-Ingenieure konfrontiert sind.
Glücklicherweise stehen heutzutage viele leistungsstarke MLOps-Tools und -Frameworks zur Verfügung, um den Prozess der Modellbereitstellung zu vereinfachen und zu rationalisieren. In diesem Blogbeitrag erfahren Sie mehr über die sieben besten Modellbereitstellungs- und Bereitstellungstools im Jahr 7, die die Art und Weise revolutionieren, wie Modelle für maschinelles Lernen (ML) bereitgestellt und genutzt werden.
MLflow ist eine Open-Source-Plattform, die den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens, einschließlich der Bereitstellung, vereinfacht. Es bietet eine Python-, R-, Java- und REST-API für die Bereitstellung von Modellen in verschiedenen Umgebungen wie AWS SageMaker, Azure ML und Kubernetes.
MLflow bietet eine umfassende Lösung für die Verwaltung von ML-Projekten mit Funktionen wie Modellversionierung, Experimentverfolgung, Reproduzierbarkeit, Modellverpackung und Modellbereitstellung.
Ray-Serve ist eine skalierbare Modellbereitstellungsbibliothek, die auf dem Ray Distributed Computing Framework aufbaut. Es ermöglicht Ihnen die Bereitstellung Ihrer Modelle als Microservices und verwaltet die zugrunde liegende Infrastruktur, sodass Sie Ihre Modelle einfach skalieren und aktualisieren können. Ray Serve unterstützt eine breite Palette von ML-Frameworks und bietet Funktionen wie Antwort-Streaming, dynamisches Anforderungs-Batching, Multi-Node-/Multi-GPU-Serving, Versionierung und Rollbacks.
Kubeflow ist ein Open-Source-Framework für die Bereitstellung und Verwaltung von Machine-Learning-Workflows auf Kubernetes. Es bietet eine Reihe von Tools und Komponenten, die die Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von ML-Modellen vereinfachen. Kubeflow lässt sich in beliebte ML-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und scikit-learn integrieren und bietet Funktionen wie Modelltraining und -bereitstellung, Experimentverfolgung, ML-Orchestrierung, AutoML und Hyperparameter-Tuning.
Seldon Core ist eine Open-Source-Plattform für die Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen, die sowohl lokal auf einem Laptop als auch auf Kubernetes ausgeführt werden kann. Es bietet ein flexibles und erweiterbares Framework für die Bereitstellung von Modellen, die mit verschiedenen ML-Frameworks erstellt wurden.
Seldon Core kann lokal mit Docker zum Testen bereitgestellt und dann für die Produktion auf Kubernetes skaliert werden. Es ermöglicht Benutzern die Bereitstellung einzelner Modelle oder mehrstufiger Pipelines und kann Infrastrukturkosten sparen. Es ist leichtgewichtig, skalierbar und mit verschiedenen Cloud-Anbietern kompatibel.
BentoML ist ein Open-Source-Framework, das den Prozess der Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung von Modellen für maschinelles Lernen vereinfacht. Es bietet eine High-Level-API zum Packen Ihrer Modelle in ein standardisiertes Format namens „Bentos“ und unterstützt mehrere Bereitstellungsoptionen, darunter AWS Lambda, Docker und Kubernetes.
Die Flexibilität, Leistungsoptimierung und Unterstützung verschiedener Bereitstellungsoptionen von BentoML machen es zu einem wertvollen Werkzeug für Teams, die zuverlässige, skalierbare und kosteneffiziente KI-Anwendungen erstellen möchten.
ONNX-Laufzeit ist eine plattformübergreifende Open-Source-Inferenz-Engine zur Bereitstellung von Modellen im Open Neural Network Exchange (ONNX)-Format. Es bietet leistungsstarke Inferenzfunktionen für verschiedene Plattformen und Geräte, einschließlich CPUs, GPUs und KI-Beschleuniger.
ONNX Runtime unterstützt eine breite Palette von ML-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow/Keras, TFLite, scikit-learn und andere Frameworks. Es bietet Optimierungen für verbesserte Leistung und Effizienz.
TensorFlow-Bereitstellung ist ein Open-Source-Tool zur Bereitstellung von TensorFlow-Modellen in der Produktion. Es richtet sich an Praktiker des maschinellen Lernens, die mit dem TensorFlow-Framework für Modellverfolgung und -training vertraut sind. Das Tool ist äußerst flexibel und skalierbar und ermöglicht die Bereitstellung von Modellen als gRPC- oder REST-APIs.
TensorFlow Serving verfügt über mehrere Funktionen, wie z. B. Modellversionierung, automatisches Laden von Modellen und Stapelverarbeitung, die die Leistung verbessern. Es lässt sich nahtlos in das TensorFlow-Ökosystem integrieren und kann auf verschiedenen Plattformen wie Kubernetes und Docker bereitgestellt werden.
Die oben genannten Tools bieten eine Reihe von Funktionen und können auf unterschiedliche Anforderungen eingehen. Unabhängig davon, ob Sie ein End-to-End-Tool wie MLflow oder Kubeflow oder eine fokussiertere Lösung wie BentoML oder ONNX Runtime bevorzugen, können diese Tools Ihnen dabei helfen, Ihren Modellbereitstellungsprozess zu optimieren und sicherzustellen, dass Ihre Modelle in der Produktion leicht zugänglich und skalierbar sind.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der gerne Modelle für maschinelles Lernen erstellt. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben technischer Blogs zu maschinellem Lernen und Datenwissenschaftstechnologien. Abid verfügt über einen Master-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Vision ist es, ein KI-Produkt mithilfe eines graphischen neuronalen Netzwerks für Schüler mit psychischen Erkrankungen zu entwickeln.
- SEO-gestützte Content- und PR-Distribution. Holen Sie sich noch heute Verstärkung.
- PlatoData.Network Vertikale generative KI. Motiviere dich selbst. Hier zugreifen.
- PlatoAiStream. Web3-Intelligenz. Wissen verstärkt. Hier zugreifen.
- PlatoESG. Kohlenstoff, CleanTech, Energie, Umwelt, Solar, Abfallwirtschaft. Hier zugreifen.
- PlatoHealth. Informationen zu Biotechnologie und klinischen Studien. Hier zugreifen.
- Quelle: 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
