Slika avtorja
Minili so časi, ko so manekenke preprosto obuli in jih pustili nabirati prah na polici. Danes je prava vrednost strojnega učenja v njegovi zmožnosti izboljšanja aplikacij v resničnem svetu in zagotavljanja oprijemljivih poslovnih rezultatov.
Vendar pa je pot od usposobljenega modela do proizvodnje polna izzivov. Uvajanje modelov v velikem obsegu, zagotavljanje brezhibne integracije z obstoječo infrastrukturo ter ohranjanje visoke zmogljivosti in zanesljivosti je le nekaj ovir, s katerimi se soočajo inženirji MLOP.
Na srečo je dandanes na voljo veliko zmogljivih orodij in ogrodij MLOps za poenostavitev in racionalizacijo postopka uvajanja modela. V tej objavi v spletnem dnevniku bomo spoznali 7 najboljših orodij za uvajanje in streženje modelov v letu 2024, ki spreminjajo način uvajanja in uporabe modelov strojnega učenja (ML).
MLflow je odprtokodna platforma, ki poenostavlja celoten življenjski cikel strojnega učenja, vključno z uvajanjem. Zagotavlja API Python, R, Java in REST za uvajanje modelov v različnih okoljih, kot so AWS SageMaker, Azure ML in Kubernetes.
MLflow zagotavlja celovito rešitev za upravljanje projektov ML s funkcijami, kot so različice modela, sledenje poskusom, ponovljivost, pakiranje modela in strežba modelom.
Ray Serve je razširljiva knjižnica za streženje modelov, zgrajena na vrhu porazdeljenega računalniškega ogrodja Ray. Omogoča vam, da uvedete svoje modele kot mikrostoritve in upravlja osnovno infrastrukturo, kar olajša prilagajanje in posodabljanje vaših modelov. Ray Serve podpira široko paleto ogrodij ML in zagotavlja funkcije, kot so pretakanje odgovorov, dinamično paketno združevanje zahtev, strežba z več vozlišči/več GPU, različicami in povrnitvami.
KubeFlow je odprtokodno ogrodje za uvajanje in upravljanje potekov dela strojnega učenja v Kubernetesu. Zagotavlja nabor orodij in komponent, ki poenostavijo uvajanje, skaliranje in upravljanje modelov ML. Kubeflow se integrira s priljubljenimi ogrodji ML, kot so TensorFlow, PyTorch in scikit-learn, ter ponuja funkcije, kot so usposabljanje in strežba modela, sledenje eksperimentom, orkestracija ml, AutoML in uravnavanje hiperparametrov.
Seldon Core je odprtokodna platforma za uvajanje modelov strojnega učenja, ki jih je mogoče izvajati lokalno na prenosnem računalniku in v Kubernetesu. Zagotavlja prilagodljiv in razširljiv okvir za streženje modelov, izdelanih z različnimi ogrodji ML.
Seldon Core je mogoče namestiti lokalno z uporabo Dockerja za testiranje in nato povečati na Kubernetes za proizvodnjo. Uporabnikom omogoča uvajanje posameznih modelov ali večstopenjskih cevovodov in lahko prihrani stroške infrastrukture. Zasnovan je tako, da je lahek, razširljiv in združljiv z različnimi ponudniki oblakov.
BentoML je odprtokodno ogrodje, ki poenostavlja proces gradnje, uvajanja in upravljanja modelov strojnega učenja. Zagotavlja API na visoki ravni za pakiranje vaših modelov v standardiziran format, imenovan »bentos«, in podpira več možnosti uvajanja, vključno z AWS Lambda, Docker in Kubernetes.
BentoML je zaradi prilagodljivosti, optimizacije delovanja in podpore za različne možnosti uvajanja dragoceno orodje za ekipe, ki želijo zgraditi zanesljive, razširljive in stroškovno učinkovite aplikacije AI.
Izvajalno okolje ONNX je odprtokodni mehanizem sklepanja na več platformah za uvajanje modelov v formatu Open Neural Network Exchange (ONNX). Zagotavlja visoko zmogljive zmogljivosti sklepanja na različnih platformah in napravah, vključno s CPU-ji, GPU-ji in pospeševalniki AI.
ONNX Runtime podpira široko paleto ogrodij ML, kot so PyTorch, TensorFlow/Keras, TFLite, scikit-learn in druga ogrodja. Ponuja optimizacije za izboljšano zmogljivost in učinkovitost.
Odstranjevanje TensorFlow je odprtokodno orodje za streženje modelov TensorFlow v proizvodnji. Zasnovan je za praktike strojnega učenja, ki poznajo okvir TensorFlow za sledenje in usposabljanje modelov. Orodje je zelo prilagodljivo in razširljivo ter omogoča uporabo modelov kot API-jev gRPC ali REST.
TensorFlow Serving ima več funkcij, kot so različice modela, samodejno nalaganje modela in paketno dodeljevanje, ki izboljšujejo zmogljivost. Brezhibno se integrira z ekosistemom TensorFlow in ga je mogoče namestiti na različnih platformah, kot sta Kubernetes in Docker.
Zgoraj omenjena orodja ponujajo vrsto zmogljivosti in lahko zadovoljijo različne potrebe. Ne glede na to, ali imate raje orodje od konca do konca, kot sta MLflow ali Kubeflow, ali bolj osredotočeno rešitev, kot sta BentoML ali ONNX Runtime, vam lahko ta orodja pomagajo racionalizirati postopek uvajanja vašega modela in zagotovijo, da so vaši modeli lahko dostopni in razširljivi v proizvodnji.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) je certificiran strokovnjak za podatkovne znanstvenike, ki rad gradi modele strojnega učenja. Trenutno se osredotoča na ustvarjanje vsebin in pisanje tehničnih blogov o strojnem učenju in tehnologijah podatkovne znanosti. Abid ima magisterij iz tehnološkega managementa in diplomo iz telekomunikacijskega inženiringa. Njegova vizija je zgraditi izdelek AI z uporabo grafične nevronske mreže za študente, ki se borijo z duševnimi boleznimi.
- Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
- PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
- PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
- vir: 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
