Bild av författare
 

Känner du någonsin att det finns för många verktyg för MLOps? Det finns ett verktyg för experimentspårning, data- och modellversionering, arbetsflödesorkestrering, funktionsbutik, modelltestning, distribution och servering, övervakning, runtime-motorer, LLM-ramverk och mer. Varje kategori av verktyg har flera alternativ, vilket gör det förvirrande för chefer och ingenjörer som vill ha en enkel lösning, ett enhetligt verktyg som enkelt kan utföra nästan alla MLOps-uppgifter. Det är här end-to-end MLOps-plattformar kommer in. 

I det här blogginlägget kommer vi att granska de bästa MLOps-plattformarna för personliga projekt och företagsprojekt. Dessa plattformar gör det möjligt för dig att skapa ett automatiserat arbetsflöde för maskininlärning som kan träna, spåra, distribuera och övervaka modeller i produktionen. Dessutom erbjuder de integrationer med olika verktyg och tjänster som du kanske redan använder, vilket gör det lättare att gå över till dessa plattformar.

1. AWS SageMaker

Amazon SageMaker är en ganska populär molnlösning för hela livscykeln för maskininlärning. Du kan spåra, träna, utvärdera och sedan distribuera modellen i produktion. Dessutom kan du övervaka och behålla modeller för att bibehålla kvalitet, optimera beräkningsresursen för att spara kostnader och använda CI/CD-pipelines för att automatisera ditt MLOps-arbetsflöde fullt ut. 

Om du redan är på AWS (Amazon Web Services) moln har du inga problem att använda det för maskininlärningsprojektet. Du kan också integrera ML-pipeline med andra tjänster och verktyg som följer med Amazon Cloud. 

I likhet med AWS Sagemaker kan du prova Vertex AI och Azure ML. De tillhandahåller alla liknande funktioner och verktyg för att bygga en end-to-end MLOPs pipeline med integration med molntjänster. 

2. Kramar ansikte

Jag är ett stort fan av Kramande ansikte plattformen och teamet, och bygger verktyg med öppen källkod för maskininlärning och stora språkmodeller. Plattformen är nu end-to-end eftersom den nu tillhandahåller företagslösningen för flera GPU-kraftmodeller. Jag rekommenderar det starkt för personer som är nybörjare inom cloud computing. 

Hugging Face kommer med verktyg och tjänster som kan hjälpa dig att bygga, träna, finjustera, utvärdera och distribuera maskininlärningsmodeller med hjälp av ett enhetligt system. Det låter dig också spara och versionera modeller och datauppsättningar gratis. Du kan hålla det privat eller dela det med allmänheten och bidra till utveckling med öppen källkod. 

Hugging Face tillhandahåller också lösningar för att bygga och distribuera webbapplikationer och maskininlärningsdemonstrationer. Detta är det bästa sättet att visa upp för andra hur fantastiska dina modeller är. 

3. Iguazio MLOps-plattform

Iguazio MLOps-plattform är allt-i-ett-lösningen för din MLOps livscykel. Du kan bygga en helt automatiserad maskininlärningspipeline för datainsamling, utbildning, spårning, driftsättning och övervakning. Det är i sig enkelt, så du kan fokusera på att bygga och träna fantastiska modeller istället för att oroa dig för implementeringar och operationer. 

Iguazio låter dig mata in data från alla typer av datakällor, kommer med en integrerad funktionsbutik och har en instrumentpanel för att hantera och övervaka modeller och realtidsproduktion. Dessutom stöder den automatiserad spårning, dataversionshantering, CI/CD, kontinuerlig övervakning av modellprestanda och modelldrift för att minska modelldriften.

4. DagsHub

DagsHub är min favoritplattform. Jag använder den för att bygga och visa upp mina portföljprojekt. Det liknar GitHub men för datavetare och maskininlärningsingenjörer. 

DagsHub tillhandahåller verktyg för kod- och dataversionering, experimentspårning, lägesregistrering, kontinuerlig integration och distribution (CI/CD) för modellträning och implementering, modellservering med mera. Det är en öppen plattform, vilket innebär att alla kan bygga, bidra och lära av projekten. 

De bästa funktionerna i DagsHub är:

• Automatisk datakommentar.
• Modellservering.
• ML pipeline visualisering.
• Att skilja och kommentera Jupyter-anteckningsböcker, kod, datamängder och bilder.

Det enda den saknar är en dedikerad beräkningsinstans för modellinferens. 

5. Vikter & fördomar

Vikter och fördomar började som en experimentell spårningsplattform men utvecklades till en heltäckande maskininlärningsplattform. Den tillhandahåller nu experimentvisualisering, hyperparameteroptimering, modellregister, arbetsflödesautomatisering, arbetsflödeshantering, övervakning och kodfri ML-apputveckling. Dessutom kommer den också med LLMOps-lösningar, som att utforska och felsöka LLM-applikationer och GenAI-applikationsutvärderingar. 

Weights & Biases kommer med moln och privat hosting. Du kan vara värd för din server lokalt eller använda managed to survive. Det är gratis för personligt bruk, men du måste betala för team- och företagslösningar. Du kan också använda kärnbiblioteket med öppen källkod för att köra det på din lokala dator och njuta av integritet och kontroll. 

6. Modelbit

Modelbit är en ny men fullt utrustad MLOps-plattform. Det ger ett enkelt sätt att träna, distribuera, övervaka och hantera modellerna. Du kan distribuera den tränade modellen med Python-koden eller kommandot `git push`. 

Modelbit är gjord för både Jupyter Notebook-älskare och mjukvaruingenjörer. Förutom utbildning och driftsättning tillåter Modelbit oss att köra modeller för automatisk skalning av datorer med hjälp av din föredragna molntjänst eller deras dedikerade infrastruktur. Det är en äkta MLOps-plattform som låter dig logga, övervaka och varna om modellen i produktion. Dessutom kommer den med ett modellregister, automatisk omskolning, modelltestning, CI/CD och arbetsflödesversionering. 

7. TrueFoundry

TrueFoundry är det snabbaste och mest kostnadseffektiva sättet att bygga och distribuera maskininlärningsapplikationer. Den kan installeras på vilket moln som helst och användas lokalt. TrueFoundry kommer också med flera molnhantering, autoskalning, modellövervakning, versionskontroll och CI/CD. 

Träna modellen i Jupyter Notebook-miljön, spåra experimenten, spara modellen och metadata med hjälp av modellregistret och distribuera den med ett klick. 

TrueFoundry tillhandahåller också stöd för LLM, där du enkelt kan finjustera LLM med öppen källkod och distribuera dem med den optimerade infrastrukturen. Dessutom kommer den med integration med utbildningsverktyg för öppen källkod, modellserverings- och lagringsplattformar, versionskontroll, docker-register och mer. 

Avslutande tankar

Alla plattformar jag nämnde tidigare är företagslösningar. Vissa erbjuder ett begränsat gratisalternativ, och vissa har en öppen källkodskomponent kopplad till dem. Men så småningom måste du flytta till en hanterad tjänst för att kunna njuta av en fullt utrustad plattform. 

Om det här blogginlägget blir populärt kommer jag att introducera dig för gratis MLOps-verktyg med öppen källkod som ger större kontroll över dina data och resurser.
 
 

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) är en certifierad datavetare som älskar att bygga modeller för maskininlärning. För närvarande fokuserar han på att skapa innehåll och skriva tekniska bloggar om maskininlärning och datavetenskap. Abid har en magisterexamen i teknikledning och en kandidatexamen i telekommunikationsteknik. Hans vision är att bygga en AI-produkt med hjälp av ett grafiskt neuralt nätverk för studenter som kämpar med psykisk ohälsa.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• Källa: 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