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Já se foi o tempo em que os modelos eram simplesmente treinados e deixados acumulando poeira em uma prateleira. Hoje, o valor real do aprendizado de máquina reside na sua capacidade de aprimorar aplicativos do mundo real e fornecer resultados comerciais tangíveis.

No entanto, a jornada de um modelo treinado até uma produção é repleta de desafios. A implantação de modelos em escala, a garantia de integração perfeita com a infraestrutura existente e a manutenção do alto desempenho e da confiabilidade são apenas alguns dos obstáculos que os engenheiros de MLOPs enfrentam.

Felizmente, existem muitas ferramentas e estruturas MLOps poderosas disponíveis hoje em dia para simplificar e agilizar o processo de implantação de um modelo. Nesta postagem do blog, aprenderemos sobre as sete principais ferramentas de implantação e atendimento de modelos em 7 que estão revolucionando a forma como os modelos de aprendizado de máquina (ML) são implantados e consumidos.

Fluxo de ML é uma plataforma de código aberto que simplifica todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina, incluindo a implantação. Ele fornece API Python, R, Java e REST para implantar modelos em vários ambientes, como AWS SageMaker, Azure ML e Kubernetes. 

O MLflow fornece uma solução abrangente para gerenciar projetos de ML com recursos como controle de versão de modelo, rastreamento de experimentos, reprodutibilidade, empacotamento de modelo e serviço de modelo. 

Ray Saque é uma biblioteca de serviço de modelo escalável construída sobre a estrutura de computação distribuída Ray. Ele permite que você implante seus modelos como microsserviços e administre a infraestrutura subjacente, facilitando o dimensionamento e a atualização de seus modelos. Ray Serve oferece suporte a uma ampla variedade de estruturas de ML e fornece recursos como streaming de resposta, lote de solicitações dinâmicas, serviço de vários nós/multi-GPU, controle de versão e reversões.

Kubeflow é uma estrutura de código aberto para implantação e gerenciamento de fluxos de trabalho de aprendizado de máquina no Kubernetes. Ele fornece um conjunto de ferramentas e componentes que simplificam a implantação, o dimensionamento e o gerenciamento de modelos de ML. Kubeflow se integra a estruturas de ML populares, como TensorFlow, PyTorch e scikit-learn, e oferece recursos como treinamento e exibição de modelos, rastreamento de experimentos, orquestração de ml, AutoML e ajuste de hiperparâmetros.

Seldon Núcleo é uma plataforma de código aberto para implantação de modelos de aprendizado de máquina que podem ser executados localmente em um laptop e também no Kubernetes. Ele fornece uma estrutura flexível e extensível para servir modelos construídos com várias estruturas de ML.

O Seldon Core pode ser implantado localmente usando Docker para teste e depois dimensionado no Kubernetes para produção. Ele permite que os usuários implantem modelos únicos ou pipelines de várias etapas e podem economizar custos de infraestrutura. Ele foi projetado para ser leve, escalável e compatível com vários provedores de nuvem.

BentoML é uma estrutura de código aberto que simplifica o processo de construção, implantação e gerenciamento de modelos de aprendizado de máquina. Ele fornece uma API de alto nível para empacotar seus modelos em formato padronizado chamado “bentos” e oferece suporte a várias opções de implantação, incluindo AWS Lambda, Docker e Kubernetes. 

A flexibilidade, a otimização de desempenho e o suporte do BentoML para várias opções de implantação o tornam uma ferramenta valiosa para equipes que buscam construir aplicativos de IA confiáveis, escaláveis ​​e econômicos.

Tempo de execução ONNX é um mecanismo de inferência de plataforma cruzada de código aberto para implantação de modelos no formato Open Neural Network Exchange (ONNX). Ele fornece recursos de inferência de alto desempenho em várias plataformas e dispositivos, incluindo CPUs, GPUs e aceleradores de IA. 

ONNX Runtime oferece suporte a uma ampla variedade de estruturas de ML, como PyTorch, TensorFlow/Keras, TFLite, scikit-learn e outras estruturas. Ele oferece otimizações para melhor desempenho e eficiência.

Serviço TensorFlow é uma ferramenta de código aberto para servir modelos do TensorFlow em produção. Ele foi projetado para profissionais de aprendizado de máquina familiarizados com a estrutura TensorFlow para rastreamento e treinamento de modelos. A ferramenta é altamente flexível e escalável, permitindo que modelos sejam implantados como gRPC ou APIs REST. 

O TensorFlow Serving possui vários recursos, como controle de versão de modelo, carregamento automático de modelo e processamento em lote, que melhoram o desempenho. Ele se integra perfeitamente ao ecossistema TensorFlow e pode ser implantado em diversas plataformas, como Kubernetes e Docker.

As ferramentas mencionadas acima oferecem uma gama de recursos e podem atender a diferentes necessidades. Quer você prefira uma ferramenta ponta a ponta, como MLflow ou Kubeflow, ou uma solução mais focada, como BentoML ou ONNX Runtime, essas ferramentas podem ajudá-lo a agilizar o processo de implantação de seu modelo e garantir que seus modelos sejam facilmente acessíveis e escalonáveis ​​na produção.
 
 

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.

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• Fonte: 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