Hình ảnh của Tác giả
 

Đã qua rồi cái thời người mẫu chỉ được huấn luyện đơn giản và để lại bụi trên kệ. Ngày nay, giá trị thực sự của học máy nằm ở khả năng nâng cao các ứng dụng trong thế giới thực và mang lại kết quả kinh doanh rõ ràng.

Tuy nhiên, hành trình từ một người mẫu được huấn luyện đến sản xuất đầy rẫy những thử thách. Triển khai các mô hình trên quy mô lớn, đảm bảo tích hợp liền mạch với cơ sở hạ tầng hiện có cũng như duy trì hiệu suất và độ tin cậy cao chỉ là một số trở ngại mà các kỹ sư MLOP phải đối mặt.

Rất may, hiện nay có rất nhiều công cụ và khung MLOps mạnh mẽ để đơn giản hóa và hợp lý hóa quá trình triển khai một mô hình. Trong bài đăng trên blog này, chúng ta sẽ tìm hiểu về 7 công cụ phân phát và triển khai mô hình hàng đầu vào năm 2024 đang cách mạng hóa cách triển khai và sử dụng các mô hình máy học (ML).

Dòng chảy ML là một nền tảng nguồn mở giúp đơn giản hóa toàn bộ vòng đời máy học, bao gồm cả việc triển khai. Nó cung cấp API Python, R, Java và REST để triển khai các mô hình trên nhiều môi trường khác nhau, chẳng hạn như AWS SageMaker, Azure ML và Kubernetes. 

MLflow cung cấp giải pháp toàn diện để quản lý các dự án ML với các tính năng như lập phiên bản mô hình, theo dõi thử nghiệm, khả năng tái tạo, đóng gói mô hình và phân phát mô hình. 

Ray Phục vụ là một thư viện phục vụ mô hình có thể mở rộng được xây dựng dựa trên khung điện toán phân tán Ray. Nó cho phép bạn triển khai các mô hình của mình dưới dạng vi dịch vụ và xử lý cơ sở hạ tầng cơ bản, giúp bạn dễ dàng mở rộng quy mô và cập nhật các mô hình của mình. Ray Serve hỗ trợ nhiều khung ML và cung cấp các tính năng như truyền phát phản hồi, phân nhóm yêu cầu động, phân phối nhiều nút/đa GPU, lập phiên bản và khôi phục.

KubeFlow là một framework mã nguồn mở để triển khai và quản lý quy trình học máy trên Kubernetes. Nó cung cấp một bộ công cụ và thành phần giúp đơn giản hóa việc triển khai, mở rộng quy mô và quản lý các mô hình ML. Kubeflow tích hợp với các khung ML phổ biến như TensorFlow, PyTorch và scikit-learn, đồng thời cung cấp các tính năng như đào tạo và phân phối mô hình, theo dõi thử nghiệm, điều phối ml, AutoML và điều chỉnh siêu tham số.

lõi Seldon là một nền tảng nguồn mở để triển khai các mô hình học máy có thể chạy cục bộ trên máy tính xách tay cũng như trên Kubernetes. Nó cung cấp một khung linh hoạt và có thể mở rộng để phục vụ các mô hình được xây dựng bằng nhiều khung ML khác nhau.

Seldon Core có thể được triển khai cục bộ bằng Docker để thử nghiệm và sau đó mở rộng quy mô trên Kubernetes để sản xuất. Nó cho phép người dùng triển khai các mô hình đơn lẻ hoặc quy trình nhiều bước và có thể tiết kiệm chi phí cơ sở hạ tầng. Nó được thiết kế nhẹ, có thể mở rộng và tương thích với nhiều nhà cung cấp đám mây khác nhau.

BentoML là một khung nguồn mở giúp đơn giản hóa quá trình xây dựng, triển khai và quản lý các mô hình học máy. Nó cung cấp API cấp cao để đóng gói các mô hình của bạn thành định dạng chuẩn hóa được gọi là “bentos” và hỗ trợ nhiều tùy chọn triển khai, bao gồm AWS Lambda, Docker và Kubernetes. 

Tính linh hoạt, tối ưu hóa hiệu suất và hỗ trợ cho các tùy chọn triển khai khác nhau của BentoML khiến nó trở thành công cụ có giá trị cho các nhóm muốn xây dựng các ứng dụng AI đáng tin cậy, có thể mở rộng và tiết kiệm chi phí.

Thời gian chạy ONNX là một công cụ suy luận đa nền tảng mã nguồn mở để triển khai các mô hình ở định dạng Trao đổi mạng thần kinh mở (ONNX). Nó cung cấp khả năng suy luận hiệu suất cao trên nhiều nền tảng và thiết bị khác nhau, bao gồm CPU, GPU và bộ tăng tốc AI. 

ONNX Runtime hỗ trợ nhiều khung ML như PyTorch, TensorFlow/Keras, TFLite, scikit-learn và các khung khác. Nó cung cấp tối ưu hóa để cải thiện hiệu suất và hiệu quả.

TensorFlow phục vụ là một công cụ nguồn mở để phục vụ các mô hình TensorFlow trong sản xuất. Nó được thiết kế dành cho những người thực hành học máy đã quen thuộc với khung TensorFlow để theo dõi và đào tạo mô hình. Công cụ này rất linh hoạt và có thể mở rộng, cho phép các mô hình được triển khai dưới dạng API gRPC hoặc REST. 

TensorFlow Serve có một số tính năng, chẳng hạn như tạo phiên bản mô hình, tải mô hình tự động và tạo khối, giúp nâng cao hiệu suất. Nó tích hợp liền mạch với hệ sinh thái TensorFlow và có thể được triển khai trên nhiều nền tảng khác nhau, chẳng hạn như Kubernetes và Docker.

Các công cụ được đề cập ở trên cung cấp nhiều khả năng và có thể đáp ứng các nhu cầu khác nhau. Cho dù bạn thích một công cụ toàn diện như MLflow hay Kubeflow hay một giải pháp tập trung hơn như BentoML hay ONNX Runtime, những công cụ này có thể giúp bạn hợp lý hóa quy trình triển khai mô hình của mình và đảm bảo rằng các mô hình của bạn có thể dễ dàng truy cập và mở rộng trong sản xuất.
 
 

Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) là một chuyên gia khoa học dữ liệu được chứng nhận và yêu thích việc xây dựng các mô hình học máy. Hiện tại, anh đang tập trung vào việc sáng tạo nội dung và viết blog kỹ thuật về công nghệ máy học và khoa học dữ liệu. Abid có bằng Thạc sĩ về quản lý công nghệ và bằng cử nhân về kỹ thuật viễn thông. Tầm nhìn của anh là xây dựng một sản phẩm AI sử dụng mạng lưới thần kinh đồ thị dành cho những học sinh đang vật lộn với bệnh tâm thần.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: 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