Imagem do autor
 

Você já sentiu que existem muitas ferramentas para MLOps? Há uma ferramenta para rastreamento de experimentos, controle de versão de dados e modelos, orquestração de fluxo de trabalho, armazenamento de recursos, teste de modelo, implantação e serviço, monitoramento, mecanismos de tempo de execução, estruturas LLM e muito mais. Cada categoria de ferramenta possui múltiplas opções, tornando-a confusa para gerentes e engenheiros que desejam uma solução simples, uma ferramenta unificada que possa executar facilmente quase todas as tarefas de MLOps. É aqui que entram as plataformas MLOps ponta a ponta. 

Nesta postagem do blog, revisaremos as melhores plataformas MLOps ponta a ponta para projetos pessoais e empresariais. Essas plataformas permitirão que você crie um fluxo de trabalho automatizado de aprendizado de máquina que pode treinar, rastrear, implantar e monitorar modelos em produção. Além disso, oferecem integrações com diversas ferramentas e serviços que você já utiliza, facilitando a transição para essas plataformas.

1.AWS SageMaker

Amazon Sage Maker é uma solução em nuvem bastante popular para o ciclo de vida de aprendizado de máquina de ponta a ponta. Você pode rastrear, treinar, avaliar e implantar o modelo em produção. Além disso, você pode monitorar e reter modelos para manter a qualidade, otimizar o recurso de computação para economizar custos e usar pipelines de CI/CD para automatizar totalmente seu fluxo de trabalho de MLOps. 

Se você já está na nuvem AWS (Amazon Web Services), não terá problemas em usá-la para o projeto de aprendizado de máquina. Você também pode integrar o pipeline de ML com outros serviços e ferramentas que acompanham o Amazon Cloud. 

Semelhante ao AWS Sagemaker, você pode experimentar o Vertex AI e o Azure ML. Todos eles fornecem funções e ferramentas semelhantes para construir um pipeline de MLOPs ponta a ponta com integração com serviços em nuvem. 

2. Rosto de Abraço

Eu sou um grande fã do Abraçando o rosto plataforma e a equipe, construindo ferramentas de código aberto para aprendizado de máquina e grandes modelos de linguagem. A plataforma agora é ponta a ponta, pois agora fornece a solução corporativa para inferência de modelos de potência de múltiplas GPUs. Eu o recomendo fortemente para pessoas que são novas na computação em nuvem. 

Hugging Face vem com ferramentas e serviços que podem ajudá-lo a construir, treinar, ajustar, avaliar e implantar modelos de aprendizado de máquina usando um sistema unificado. Ele também permite salvar e criar versões de modelos e conjuntos de dados gratuitamente. Você pode mantê-lo privado ou compartilhá-lo com o público e contribuir para o desenvolvimento de código aberto. 

Hugging Face também fornece soluções para construção e implantação de aplicativos web e demonstrações de aprendizado de máquina. Esta é a melhor maneira de mostrar aos outros como seus modelos são fantásticos. 

3. Plataforma Iguazio MLOps

Plataforma Iguazio MLOps é a solução completa para o seu ciclo de vida de MLOps. Você pode construir um pipeline de aprendizado de máquina totalmente automatizado para coleta de dados, treinamento, rastreamento, implantação e monitoramento. É inerentemente simples, então você pode se concentrar na construção e no treinamento de modelos incríveis em vez de se preocupar com implantações e operações. 

Iguazio permite ingerir dados de todos os tipos de fontes de dados, vem com um feature store integrado e possui um dashboard para gerenciamento e monitoramento de modelos e produção em tempo real. Além disso, ele suporta rastreamento automatizado, controle de versão de dados, CI/CD, monitoramento contínuo de desempenho de modelo e desvio de modelo de mitigação de desvio de modelo.

4.DagHub

Dags Hub é minha plataforma favorita. Eu o uso para construir e mostrar meus projetos de portfólio. É semelhante ao GitHub, mas para cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina. 

DagsHub fornece ferramentas para controle de versão de código e dados, rastreamento de experimentos, registro de modo, integração e implantação contínua (CI/CD) para treinamento e implantação de modelo, serviço de modelo e muito mais. É uma plataforma aberta, o que significa que qualquer pessoa pode construir, contribuir e aprender com os projetos. 

Os melhores recursos do DagsHub são:

• Anotação automática de dados.
• Serviço de modelo.
• Visualização de pipeline de ML.
• Comparação e comentários em notebooks, códigos, conjuntos de dados e imagens do Jupyter.

A única coisa que falta é uma instância de computação dedicada para inferência de modelo. 

5. Pesos e preconceitos

Pesos e preconceitos começou como uma plataforma de rastreamento experimental, mas evoluiu para uma plataforma de aprendizado de máquina ponta a ponta. Agora ele fornece visualização de experimentos, otimização de hiperparâmetros, registro de modelo, automação de fluxo de trabalho, gerenciamento de fluxo de trabalho, monitoramento e desenvolvimento de aplicativos de ML sem código. Além disso, também vem com soluções LLMOps, como exploração e depuração de aplicativos LLM e avaliações de aplicativos GenAI. 

Weights & Biases vem com hospedagem privada e em nuvem. Você pode hospedar seu servidor localmente ou usar gerenciamento para sobreviver. É gratuito para uso pessoal, mas você tem que pagar por soluções corporativas e de equipe. Você também pode usar a biblioteca principal de código aberto para executá-la em sua máquina local e desfrutar de privacidade e controle. 

6. Modelobit

Modelobit é uma plataforma MLOps nova, mas repleta de recursos. Ele fornece uma maneira fácil de treinar, implantar, monitorar e gerenciar os modelos. Você pode implantar o modelo treinado usando o código Python ou o comando `git push`. 

Modelbit é feito para amantes do Jupyter Notebook e engenheiros de software. Além do treinamento e da implantação, o Modelbit nos permite executar modelos em computação de escalonamento automático usando seu serviço de nuvem preferido ou sua infraestrutura dedicada. É uma verdadeira plataforma MLOps que permite registrar, monitorar e alertar sobre o modelo em produção. Além disso, ele vem com registro de modelo, reciclagem automática, teste de modelo, CI/CD e controle de versão de fluxo de trabalho. 

7. TrueFoundry

TrueFoundry é a maneira mais rápida e econômica de criar e implantar aplicativos de aprendizado de máquina. Ele pode ser instalado em qualquer nuvem e usado localmente. TrueFoundry também vem com gerenciamento de múltiplas nuvens, escalonamento automático, monitoramento de modelo, controle de versão e CI/CD. 

Treine o modelo no ambiente Jupyter Notebook, acompanhe os experimentos, salve o modelo e os metadados usando o registro do modelo e implante-o com um clique. 

TrueFoundry também fornece suporte para LLMs, onde você pode facilmente ajustar os LLMs de código aberto e implantá-los usando a infraestrutura otimizada. Além disso, ele vem com integração com ferramentas de treinamento de modelo de código aberto, plataformas de armazenamento e serviço de modelo, controle de versão, registro docker e muito mais. 

Considerações Finais

Todas as plataformas que mencionei anteriormente são soluções empresariais. Alguns oferecem uma opção gratuita limitada e alguns possuem um componente de código aberto anexado a eles. No entanto, eventualmente, você terá que migrar para um serviço gerenciado para desfrutar de uma plataforma completa. 

Se esta postagem do blog se tornar popular, apresentarei ferramentas MLOps gratuitas e de código aberto que fornecem maior controle sobre seus dados e recursos.
 
 

Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) é um profissional certificado em ciência de dados que adora criar modelos de aprendizado de máquina. Atualmente, ele está se concentrando na criação de conteúdo e escrevendo blogs técnicos sobre tecnologias de aprendizado de máquina e ciência de dados. Abid possui mestrado em gestão de tecnologia e bacharelado em engenharia de telecomunicações. Sua visão é construir um produto de IA usando uma rede neural gráfica para estudantes que sofrem de doenças mentais.

• Conteúdo com tecnologia de SEO e distribuição de relações públicas. Seja amplificado hoje.
• PlatoData.Network Gerativa Vertical Ai. Capacite-se. Acesse aqui.
• PlatoAiStream. Inteligência Web3. Conhecimento Amplificado. Acesse aqui.
• PlatãoESG. Carbono Tecnologia Limpa, Energia, Ambiente, Solar, Gestão de resíduos. Acesse aqui.
• PlatoHealth. Inteligência em Biotecnologia e Ensaios Clínicos. Acesse aqui.
• Fonte: 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