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MLOps 用のツールが多すぎると感じたことはありますか?実験の追跡、データとモデルのバージョン管理、ワークフロー オーケストレーション、機能ストア、モデルのテスト、デプロイと提供、モニタリング、ランタイム エンジン、LLM フレームワークなどのためのツールがあります。ツールの各カテゴリには複数のオプションがあるため、シンプルなソリューション、つまりほぼすべての MLOps タスクを簡単に実行できる統合ツールを必要とするマネージャーやエンジニアにとっては混乱を招きます。ここで、エンドツーエンドの MLOps プラットフォームが登場します。
このブログ投稿では、個人および企業のプロジェクトに最適なエンドツーエンドの MLOps プラットフォームをレビューします。これらのプラットフォームを使用すると、実稼働環境でモデルをトレーニング、追跡、デプロイ、監視できる自動化された機械学習ワークフローを作成できます。さらに、すでに使用しているさまざまなツールやサービスとの統合も提供され、これらのプラットフォームへの移行が容易になります。
1.AWS SageMaker
アマゾンセージメーカー は、エンドツーエンドの機械学習ライフサイクル向けの非常に人気のあるクラウド ソリューションです。モデルを追跡、トレーニング、評価し、実稼働環境にデプロイできます。さらに、モデルを監視して保持して品質を維持したり、コンピューティング リソースを最適化してコストを節約したり、CI/CD パイプラインを使用して MLOps ワークフローを完全に自動化したりすることができます。
すでに AWS (アマゾン ウェブ サービス) クラウドを利用している場合は、機械学習プロジェクトに問題なく使用できます。 ML パイプラインを Amazon Cloud に付属する他のサービスやツールと統合することもできます。
AWS Sagemaker と同様に、Vertex AI と Azure ML を試すことができます。これらはすべて、クラウド サービスと統合してエンドツーエンドの MLOPs パイプラインを構築するための同様の機能とツールを提供します。
2.ハグフェイス
私はの大ファンです ハグ顔 プラットフォームとチームは、機械学習と大規模な言語モデル用のオープンソース ツールを構築しています。このプラットフォームは、複数の GPU 電力モデル推論のためのエンタープライズ ソリューションを提供するようになり、エンドツーエンドになりました。クラウドコンピューティングを初めて使用する人には強くお勧めします。
Hugging Face には、統合システムを使用して機械学習モデルを構築、トレーニング、微調整、評価、展開するのに役立つツールとサービスが付属しています。また、モデルとデータセットを無料で保存してバージョン管理することもできます。非公開のままにすることも、一般に共有してオープンソース開発に貢献することもできます。
Hugging Face は、Web アプリケーションと機械学習デモを構築および展開するためのソリューションも提供します。これは、モデルがいかに素晴らしいかを他の人に示す最良の方法です。
3. イグアジオ MLOps プラットフォーム
イグアジオ MLOps プラットフォーム は、MLOps ライフサイクル向けのオールインワン ソリューションです。データ収集、トレーニング、追跡、展開、監視のための完全に自動化された機械学習パイプラインを構築できます。本質的にシンプルなので、デプロイメントや運用について心配することなく、素晴らしいモデルの構築とトレーニングに集中できます。
Iguazio を使用すると、あらゆる種類のデータ ソースからデータを取り込むことができ、統合された機能ストアが付属し、モデルとリアルタイムのプロダクションを管理および監視するためのダッシュボードが備わっています。さらに、自動追跡、データのバージョン管理、CI/CD、継続的なモデル パフォーマンスの監視、およびモデル ドリフト軽減モデル ドリフトをサポートします。
4.ダグスハブ
ダグスハブ 私のお気に入りのプラットフォームです。私はポートフォリオ プロジェクトを構築して紹介するためにそれを使用しています。 GitHub に似ていますが、データ サイエンティストと機械学習エンジニアを対象としています。
DagsHub は、コードとデータのバージョン管理、実験追跡、モード レジストリ、モデルのトレーニングとデプロイのための継続的インテグレーションとデプロイメント (CI/CD)、モデルの提供などのためのツールを提供します。これはオープン プラットフォームであり、誰でもプロジェクトを構築し、貢献し、プロジェクトから学ぶことができます。
DagsHub の最も優れた機能は次のとおりです。
- 自動データ注釈。
- モデル奉仕。
- ML パイプラインの視覚化。
- Jupyter ノートブック、コード、データセット、画像の差分とコメント。
唯一欠けているのは、モデル推論のための専用のコンピューティング インスタンスです。
5. 重みとバイアス
ウェイトとバイアス 実験的な追跡プラットフォームとして開始されましたが、エンドツーエンドの機械学習プラットフォームに進化しました。実験の視覚化、ハイパーパラメーターの最適化、モデル レジストリ、ワークフローの自動化、ワークフロー管理、モニタリング、ノーコード ML アプリ開発が提供されるようになりました。さらに、LLM アプリケーションの調査とデバッグや GenAI アプリケーション評価などの LLMOps ソリューションも付属しています。
Weights & Biases にはクラウドおよびプライベート ホスティングが付属しています。サーバーをローカルでホストすることも、マネージドを使用して存続させることもできます。個人で使用する場合は無料ですが、チームおよびエンタープライズ ソリューションの場合は料金を支払う必要があります。オープンソースのコア ライブラリを使用してローカル マシン上で実行し、プライバシーと制御を楽しむこともできます。
6.モデルビット
モデルビット は、新しいながらも完全な機能を備えた MLOps プラットフォームです。これにより、モデルのトレーニング、デプロイ、監視、管理を簡単に行うことができます。 Python コードまたは「git Push」コマンドを使用して、トレーニングされたモデルをデプロイできます。
Modelbit は、Jupyter Notebook 愛好家とソフトウェア エンジニアの両方のために作られています。 Modelbit を使用すると、トレーニングとデプロイの他に、お好みのクラウド サービスまたはその専用インフラストラクチャを使用してオート スケーリング コンピューティングでモデルを実行できます。これは、実稼働中のモデルのログ、監視、アラートを可能にする真の MLOps プラットフォームです。さらに、モデル レジストリ、自動再トレーニング、モデル テスト、CI/CD、ワークフローのバージョン管理が付属しています。
7.トゥルーファウンドリ
トゥルーファウンドリ は、機械学習アプリケーションを構築およびデプロイするための最も速く、最もコスト効率の高い方法です。任意のクラウドにインストールしてローカルで使用できます。 TrueFoundry には、複数のクラウド管理、自動スケーリング、モデル監視、バージョン管理、CI/CD も付属しています。
Jupyter Notebook 環境でモデルをトレーニングし、実験を追跡し、モデル レジストリを使用してモデルとメタデータを保存し、ワンクリックでデプロイします。
TrueFoundry は LLM のサポートも提供しており、オープンソース LLM を簡単に微調整し、最適化されたインフラストラクチャを使用して展開できます。さらに、オープンソース モデル トレーニング ツール、モデル提供およびストレージ プラットフォーム、バージョン管理、Docker レジストリなどとの統合が付属しています。
最終的な考え
先ほど述べたプラットフォームはすべてエンタープライズ ソリューションです。制限付きの無料オプションを提供するものもあれば、オープンソース コンポーネントが付属しているものもあります。ただし、完全な機能を備えたプラットフォームを利用するには、最終的にはマネージド サービスに移行する必要があります。
このブログ投稿が人気になったら、データとリソースをより詳細に制御できる無料のオープンソース MLOps ツールを紹介します。
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/7-end-to-end-mlops-platforms-you-must-try-in-2024?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=7-end-to-end-mlops-platforms-you-must-try-in-2024
