Afbeelding door auteur
 

Voorbij zijn de dagen dat modellen eenvoudigweg werden getraind en stof op een plank moesten verzamelen. Tegenwoordig ligt de echte waarde van machine learning in het vermogen om toepassingen in de echte wereld te verbeteren en tastbare bedrijfsresultaten te leveren.

De reis van een getraind model naar een productie is echter vol uitdagingen. Het op grote schaal implementeren van modellen, het garanderen van een naadloze integratie met de bestaande infrastructuur en het handhaven van hoge prestaties en betrouwbaarheid zijn slechts enkele van de hindernissen waarmee MLOP-ingenieurs worden geconfronteerd.

Gelukkig zijn er tegenwoordig veel krachtige MLOps-tools en -frameworks beschikbaar om het implementatieproces van een model te vereenvoudigen en te stroomlijnen. In deze blogpost leren we over de zeven belangrijkste tools voor modelimplementatie en -serving in 7 die een revolutie teweegbrengen in de manier waarop machine learning (ML)-modellen worden ingezet en gebruikt.

MLstroom is een open-sourceplatform dat de gehele levenscyclus van machine learning vereenvoudigt, inclusief de implementatie. Het biedt een Python-, R-, Java- en REST API voor het implementeren van modellen in verschillende omgevingen, zoals AWS SageMaker, Azure ML en Kubernetes. 

MLflow biedt een uitgebreide oplossing voor het beheren van ML-projecten met functies zoals modelversiebeheer, het volgen van experimenten, reproduceerbaarheid, modelverpakking en modelserving. 

Ray Serveer is een schaalbaar model voor de bibliotheek, gebouwd bovenop het Ray gedistribueerde computerframework. Hiermee kunt u uw modellen inzetten als microservices en wordt de onderliggende infrastructuur beheerd, waardoor u uw modellen eenvoudig kunt schalen en bijwerken. Ray Serve ondersteunt een breed scala aan ML-frameworks en biedt functies zoals responsstreaming, dynamische batchverwerking van verzoeken, multi-node/multi-GPU-serving, versiebeheer en rollbacks.

Kubeflow is een open-sourceframework voor het implementeren en beheren van machine learning-workflows op Kubernetes. Het biedt een reeks tools en componenten die de implementatie, schaling en beheer van ML-modellen vereenvoudigen. Kubeflow kan worden geïntegreerd met populaire ML-frameworks zoals TensorFlow, PyTorch en scikit-learn, en biedt functies zoals modeltraining en -serving, het volgen van experimenten, ml-orkestratie, AutoML en afstemming van hyperparameters.

Seldon kern is een open source platform voor het inzetten van machine learning-modellen die zowel lokaal op een laptop als op Kubernetes kunnen worden uitgevoerd. Het biedt een flexibel en uitbreidbaar raamwerk voor het bedienen van modellen die zijn gebouwd met verschillende ML-frameworks.

Seldon Core kan lokaal worden geïmplementeerd met Docker voor testen en vervolgens worden geschaald op Kubernetes voor productie. Het stelt gebruikers in staat afzonderlijke modellen of meerstapspijplijnen in te zetten en kan infrastructuurkosten besparen. Het is ontworpen om lichtgewicht, schaalbaar en compatibel te zijn met verschillende cloudproviders.

BentoML is een open-sourceframework dat het proces van het bouwen, implementeren en beheren van machine learning-modellen vereenvoudigt. Het biedt een API op hoog niveau voor het verpakken van uw modellen in een gestandaardiseerd formaat genaamd “bentos” en ondersteunt meerdere implementatieopties, waaronder AWS Lambda, Docker en Kubernetes. 

De flexibiliteit, prestatie-optimalisatie en ondersteuning van BentoML voor verschillende implementatieopties maken het een waardevol hulpmiddel voor teams die betrouwbare, schaalbare en kostenefficiënte AI-applicaties willen bouwen.

ONNX-looptijd is een open-source platformonafhankelijke inferentie-engine voor het implementeren van modellen in het Open Neural Network Exchange (ONNX)-formaat. Het biedt hoogwaardige inferentiemogelijkheden op verschillende platforms en apparaten, waaronder CPU's, GPU's en AI-versnellers. 

ONNX Runtime ondersteunt een breed scala aan ML-frameworks zoals PyTorch, TensorFlow/Keras, TFLite, scikit-learn en andere frameworks. Het biedt optimalisaties voor verbeterde prestaties en efficiëntie.

TensorFlow-serveren is een open-sourcetool voor het bedienen van TensorFlow-modellen in productie. Het is ontworpen voor beoefenaars van machine learning die bekend zijn met het TensorFlow-framework voor het volgen en trainen van modellen. De tool is zeer flexibel en schaalbaar, waardoor modellen kunnen worden ingezet als gRPC- of REST API's. 

TensorFlow Serving heeft verschillende functies, zoals modelversiebeheer, automatisch laden van modellen en batchverwerking, die de prestaties verbeteren. Het integreert naadloos met het TensorFlow-ecosysteem en kan worden ingezet op verschillende platforms, zoals Kubernetes en Docker.

De hierboven genoemde tools bieden een scala aan mogelijkheden en kunnen inspelen op verschillende behoeften. Of u nu de voorkeur geeft aan een end-to-end tool zoals MLflow of Kubeflow, of een meer gerichte oplossing zoals BentoML of ONNX Runtime, deze tools kunnen u helpen uw modelimplementatieproces te stroomlijnen en ervoor te zorgen dat uw modellen gemakkelijk toegankelijk en schaalbaar zijn in productie.
 
 

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) is een gecertificeerde datawetenschapper die graag machine learning-modellen bouwt. Momenteel richt hij zich op het creëren van content en het schrijven van technische blogs over machine learning en data science-technologieën. Abid heeft een masterdiploma in technologiemanagement en een bachelordiploma in telecommunicatietechniek. Zijn visie is om een ​​AI-product te bouwen met behulp van een grafisch neuraal netwerk voor studenten die worstelen met een psychische aandoening.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: 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