Wdrożenie modeli sztucznej inteligencji w środowisku produkcyjnym to nie jednorazowa akcja, a proces cykliczny. Wymaga on nieustannego dostosowywania i udoskonalania zbiorów danych, samych modeli oraz ich hiperparametrów, aby osiągnąć jak najwyższą dokładność i szybkość działania.
W tym powtarzalnym procesie, kluczowe jest rzetelne dokumentowanie informacji o wykorzystanych zbiorach danych, modelach oraz parametrach. To właśnie tutaj metadane odgrywają zasadniczą rolę.
Czym są metadane w kontekście uczenia maszynowego?
Najprościej mówiąc, metadane to informacje opisujące inne dane. W kontekście uczenia maszynowego, są to dane generowane na różnych etapach całego cyklu życia modelu. Obejmują one informacje o artefaktach, modelach i zbiorach danych wykorzystywanych na każdym etapie procesu.
W dalszej części artykułu przyjrzymy się bliżej najlepszym platformom do śledzenia metadanych AI, które mogą być pomocne w aplikacjach uczenia maszynowego.
Zacznijmy!
AimStack
AimStack to otwarte i intuicyjne narzędzie do monitorowania metadanych w projektach uczenia maszynowego. Jako oprogramowanie o otwartym kodzie źródłowym, pozwala na samodzielne hostowanie instancji Aim. Jest zaimplementowany jako lekki pakiet Pythona, co umożliwia łatwe rejestrowanie przebiegów ML bezpośrednio z kodu.
Oprócz tego, AimStack oferuje interfejs użytkownika, który ułatwia wizualizację zebranych metadanych. Dodatkowo, można tworzyć zapytania programistyczne za pomocą dedykowanego zestawu SDK. AimStack bezproblemowo integruje się z popularnymi narzędziami ML, takimi jak PyTorch, TensorFlow oraz MLflow.
Neptune
Neptune to kompleksowa platforma do zarządzania metadanymi, oferująca szeroki zakres planów, od darmowych opcji indywidualnych, po płatne rozwiązania dla zespołów i przedsiębiorstw.
Platforma Neptune pozwala na rejestrowanie i wizualizację metadanych w interaktywnym, internetowym panelu. Można gromadzić dzienniki dotyczące użytych zbiorów danych, hiperparametrów, a w zasadzie dowolnych danych generowanych w trakcie procesu uczenia maszynowego. Pozwala to na precyzyjne śledzenie i monitorowanie wszystkich przeprowadzanych eksperymentów.
Neptune bezproblemowo współpracuje z popularnymi narzędziami ML, takimi jak Hugging Face, Sci-Kit Learn i Keras.
Laboratorium danych Domino
Domino to ceniona platforma MLOps, wykorzystywana przez zespoły do ciągłego opracowywania, wdrażania, monitorowania oraz zarządzania modelami uczenia maszynowego.
Platforma Domino składa się z kilku współdziałających elementów. Kluczowym komponentem w zarządzaniu metadanymi jest system rejestrowania. Dzięki niemu, Domino automatycznie monitoruje i śledzi zmiany w kodzie, używanych narzędziach i danych, wykorzystując kontrolę wersji. Umożliwia również rejestrowanie metryk, artefaktów i innych ważnych informacji.
Viso
Viso to uniwersalna platforma, która nie wymaga umiejętności programowania i jest przeznaczona do tworzenia aplikacji opartych na widzeniu komputerowym. Pozwala na automatyzację manualnej pracy i budowanie skalowalnych modeli. Zapewnia wszystkie narzędzia niezbędne w cyklu życia aplikacji uczenia maszynowego.
W jej skład wchodzą narzędzia do gromadzenia i opisywania danych, trenowania, opracowywania i wdrażania modeli. Z pomocą menedżera wdrożeń Viso, można monitorować modele w poszukiwaniu ewentualnych problemów.
Platforma umożliwia również śledzenie zdarzeń i metryk w chmurze oraz prezentację ich w postaci interaktywnych pulpitów nawigacyjnych, umożliwiając zespołom łatwe przeglądanie danych i współpracę.
Studio autorstwa Iterative AI
Studio to platforma do zarządzania danymi i modelami, stworzona przez Iterative AI. Oferuje różne plany, w tym darmową opcję dla użytkowników indywidualnych.
Studio posiada rejestr modeli, który śledzi modele uczenia maszynowego z wykorzystaniem repozytoriów Git. Platforma obejmuje także funkcje śledzenia eksperymentów, wizualizacji danych i umożliwia współpracę w zespole.
Pomaga również w automatyzacji przepływów pracy uczenia maszynowego i tworzeniu modeli za pomocą interfejsu użytkownika, który nie wymaga pisania kodu. Studio integruje się z popularnymi dostawcami Git, takimi jak GitLab, GitHub i BitBucket.
Seldon
Seldon upraszcza obsługę i zarządzanie modelami uczenia maszynowego w dużej skali. Bezproblemowo współpracuje z narzędziami takimi jak Tensorflow, SciKit-Learn i Hugging Face.
Seldon pomaga w poprawie efektywności poprzez monitorowanie i zarządzanie modelami. Umożliwia śledzenie pochodzenia modeli, wykorzystanie kontroli wersji do śledzenia zmian w danych i modelach oraz rejestrowanie wszelkich innych istotnych metadanych.
Walohai
Valohai ułatwia programistom rejestrowanie metadanych AI związanych z eksperymentami, zbiorami danych i modelami. Pozwala to firmom budować bazę wiedzy o swoich operacjach związanych z uczeniem maszynowym.
Platforma integruje się z takimi narzędziami jak Snowflake, BigQuery i RedShift. Jest skierowana głównie do użytkowników korporacyjnych. Dostępne są opcje użytkowania w modelu SaaS, lub na własnym koncie chmurowym, lub infrastrukturze fizycznej.
Powstań
Arize to platforma MLOps, która wspiera inżynierów uczenia maszynowego w identyfikacji problemów z modelami, śledzeniu przyczyn tych problemów, ich rozwiązywaniu oraz udoskonalaniu samych modeli.
Działa jako centralne centrum monitorowania kondycji modelu. Dzięki Arize można śledzić takie aspekty jak dryf modelu, wydajność i jakość danych. Platforma monitoruje również schemat i funkcje modelu oraz porównuje zmiany między różnymi wersjami.
Arize ułatwia przeprowadzanie testów A/B i ich porównywanie. Umożliwia wyszukiwanie metryk za pomocą języka podobnego do SQL. Dostęp do platformy można uzyskać również poprzez programistyczny interfejs API GraphQL.
Podsumowanie
W niniejszym artykule omówiliśmy znaczenie metadanych i wyjaśniliśmy, dlaczego są one tak istotne w procesie rozwoju sztucznej inteligencji.
Przedstawiliśmy również najpopularniejsze i najlepsze narzędzia do zarządzania metadanymi, które powstają w trakcie pracy z algorytmami uczenia maszynowego.
Zachęcamy do zapoznania się z oferowanymi platformami AI, aby móc tworzyć zaawansowane aplikacje oparte na nowoczesnych technologiach.
newsblog.pl