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モデルが単にトレーニングされ、棚の上でほこりを集めるために放置されていた時代は終わりました。今日、機械学習の真の価値は、現実世界のアプリケーションを強化し、目に見えるビジネス成果をもたらす能力にあります。
ただし、トレーニングされたモデルから本番環境に至るまでの過程には課題がたくさんあります。モデルを大規模に展開し、既存のインフラストラクチャとのシームレスな統合を確保し、高いパフォーマンスと信頼性を維持することは、MLOP エンジニアが直面するハードルのほんの一部にすぎません。
ありがたいことに、現在、モデルのデプロイのプロセスを簡素化および合理化するために利用できる強力な MLOps ツールとフレームワークが数多くあります。このブログ投稿では、機械学習 (ML) モデルのデプロイと利用方法に革命をもたらす、7 年のトップ 2024 のモデル デプロイおよびサービス ツールについて学びます。
MLフロー は、展開を含む機械学習のライフサイクル全体を簡素化するオープンソース プラットフォームです。 AWS SageMaker、Azure ML、Kubernetes などのさまざまな環境にモデルをデプロイするための Python、R、Java、および REST API を提供します。
MLflow は、モデルのバージョン管理、実験追跡、再現性、モデルのパッケージ化、モデルの提供などの機能を備えた ML プロジェクトを管理するための包括的なソリューションを提供します。
レイサーブ は、Ray 分散コンピューティング フレームワーク上に構築されたスケーラブルなモデル提供ライブラリです。これにより、モデルをマイクロサービスとしてデプロイし、基盤となるインフラストラクチャを処理できるため、モデルの拡張と更新が容易になります。 Ray Serve は、幅広い ML フレームワークをサポートし、応答ストリーミング、動的リクエストのバッチ処理、マルチノード/マルチ GPU の提供、バージョン管理、ロールバックなどの機能を提供します。
クベフロー Kubernetes 上で機械学習ワークフローをデプロイおよび管理するためのオープンソース フレームワークです。 ML モデルのデプロイ、スケーリング、管理を簡素化する一連のツールとコンポーネントを提供します。 Kubeflow は、TensorFlow、PyTorch、scikit-learn などの一般的な ML フレームワークと統合し、モデルのトレーニングと提供、実験追跡、ML オーケストレーション、AutoML、ハイパーパラメーター調整などの機能を提供します。
セルドン・コア は、ラップトップ上でも Kubernetes 上でもローカルに実行できる機械学習モデルをデプロイするためのオープンソース プラットフォームです。さまざまな ML フレームワークで構築されたモデルを提供するための、柔軟で拡張可能なフレームワークを提供します。
Seldon Core は、テスト用に Docker を使用してローカルにデプロイし、本番用に Kubernetes 上でスケールできます。これにより、ユーザーは単一モデルまたは複数ステップのパイプラインをデプロイできるようになり、インフラストラクチャのコストを節約できます。軽量でスケーラブルであり、さまざまなクラウド プロバイダーと互換性があるように設計されています。
BentoML は、機械学習モデルの構築、デプロイ、管理のプロセスを簡素化するオープンソース フレームワークです。モデルを「bentos」と呼ばれる標準化された形式にパッケージ化するための高レベル API を提供し、AWS Lambda、Docker、Kubernetes などの複数のデプロイメント オプションをサポートします。
BentoML の柔軟性、パフォーマンスの最適化、さまざまな導入オプションのサポートにより、BentoML は信頼性が高く、スケーラブルでコスト効率の高い AI アプリケーションの構築を検討しているチームにとって貴重なツールになります。
ONNXランタイム は、Open Neural Network Exchange (ONNX) 形式でモデルを展開するためのオープンソースのクロスプラットフォーム推論エンジンです。 CPU、GPU、AI アクセラレータなど、さまざまなプラットフォームやデバイスにわたって高性能の推論機能を提供します。
ONNX ランタイムは、PyTorch、TensorFlow/Keras、TFLite、scikit-learn、その他のフレームワークなど、幅広い ML フレームワークをサポートしています。パフォーマンスと効率を向上させるための最適化が提供されます。
TensorFlowサービング は、本番環境で TensorFlow モデルを提供するためのオープンソース ツールです。これは、モデルの追跡とトレーニングのための TensorFlow フレームワークに精通している機械学習の実践者向けに設計されています。このツールは柔軟性とスケーラビリティが高く、モデルを gRPC または REST API としてデプロイできます。
TensorFlow Serving には、モデルのバージョン管理、自動モデル読み込み、バッチ処理など、パフォーマンスを向上させるいくつかの機能があります。 TensorFlow エコシステムとシームレスに統合されており、Kubernetes や Docker などのさまざまなプラットフォームにデプロイできます。
上記のツールはさまざまな機能を提供し、さまざまなニーズに対応できます。 MLflow や Kubeflow などのエンドツーエンド ツールを好む場合でも、BentoML や ONNX ランタイムなどのより焦点を絞ったソリューションを好む場合でも、これらのツールはモデルのデプロイメント プロセスを合理化し、実稼働環境でモデルに簡単にアクセスしてスケーラブルにするのに役立ちます。
アビッド・アリ・アワン (@ 1abidaliawan) は、機械学習モデルの構築を愛する認定データ サイエンティストのプロフェッショナルです。現在はコンテンツ制作に注力し、機械学習やデータサイエンス技術に関する技術ブログを執筆している。アビッドは、テクノロジー管理の修士号と電気通信工学の学士号を取得しています。彼のビジョンは、精神疾患に苦しむ学生のためにグラフ ニューラル ネットワークを使用して AI 製品を構築することです。
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- 情報源： 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
