Tworzenie modeli AI w środowisku produkcyjnym nie jest procesem jednorazowym. Jest to proces iteracyjny, w którym zestaw danych, modele i hiperparametry są stale modyfikowane i ulepszane w celu poprawy dokładności i szybkości modeli.
W tym iteracyjnym procesie ważne jest dokumentowanie informacji o zestawach danych, modelach i hiperparametrach do wykorzystania w przyszłości. I tu pojawiają się metadane.
Spis treści:
Czym są metadane w ML?
Mówiąc najprościej, metadane to dane o danych. W kontekście uczenia maszynowego metadane to dane generowane na różnych etapach cyklu życia uczenia maszynowego. Obejmuje to dane o artefaktach, modelach i zestawach danych zaangażowanych na każdym etapie.
W tym artykule dokonamy przeglądu niektórych z najlepszych platform śledzenia metadanych AI dla aplikacji ML.
Odkryjmy!
AimStack
AimStack to łatwe w użyciu narzędzie do śledzenia metadanych ML o otwartym kodzie źródłowym. Ponieważ jest to oprogramowanie typu open source, możesz samodzielnie hostować swój AIM. Jest zaimplementowany jako lekki pakiet Pythona, którego można używać do rejestrowania uruchomień ML z kodu.
Ponadto zapewnia interfejs użytkownika, który ułatwia wizualizację metadanych. Możesz także tworzyć zapytania programistyczne za pomocą zestawu SDK. Dobrze integruje się z popularnymi narzędziami ML, takimi jak PyTorch, TensorFlow i MLflow.
Neptun
Neptune zapewnia pojedynczą platformę do zarządzania metadanymi. Platforma ma plany od bezpłatnych planów indywidualnych po płatne plany zespołowe i korporacyjne.
Dzięki Neptune możesz rejestrować metadane i wyświetlać je w interaktywnym internetowym pulpicie nawigacyjnym. Możesz generować dzienniki dotyczące używanego zestawu danych, hiperparametrów i zasadniczo wszystkiego innego podczas przepływu pracy uczenia maszynowego. Pozwala to śledzić i monitorować eksperymenty.
Neptune integruje się z popularnymi narzędziami ML, takimi jak Hugging Face, Sci-Kit Learn i Keras.
Laboratorium danych Domino
Domino to popularna korporacyjna platforma MLOps używana przez zespoły do ciągłego opracowywania, wdrażania, monitorowania i zarządzania modelami uczenia maszynowego.
Jako platforma Domino składa się z kilku komponentów. Głównym komponentem wykorzystywanym w zarządzaniu metadanymi jest system komponentu rekordu. Dzięki tej funkcji Domino nieustannie sprawdza i śledzi zmiany w kodzie, narzędziach i danych poprzez kontrolę wersji. Możesz także rejestrować metryki, artefakty i wszelkie inne informacje.
Viso
Viso to wszechstronna, niewymagająca programowania platforma do tworzenia komputerowych aplikacji wizyjnych. Dzięki Viso możesz zautomatyzować pracę ręczną i budować skalowalne modele. Obejmuje funkcje, których będziesz potrzebować w cyklu życia aplikacji do uczenia maszynowego.
Obejmują one między innymi narzędzia do gromadzenia danych, opisywania danych, szkolenia, opracowywania i wdrażania. Korzystając z menedżera wdrażania programu Viso, możesz monitorować swoje modele, aby identyfikować problemy.
Możesz także monitorować zdarzenia i metryki w chmurze i prezentować je na interaktywnych pulpitach nawigacyjnych, aby zespół mógł je przeglądać i współpracować.
Studio autorstwa Iterative AI
Studio to platforma do zarządzania danymi i modelami stworzona przez Iterative AI. Oferuje różne plany, w tym bezpłatny plan dla osób fizycznych.
Studio ma rejestr modeli do śledzenia modeli uczenia maszynowego przy użyciu repozytoriów Git. Platforma obejmuje również śledzenie eksperymentów, wizualizację i współpracę.
Pomaga również zautomatyzować przepływy pracy uczenia maszynowego i tworzyć przy użyciu interfejsu użytkownika bez kodu. Integruje się z popularnymi dostawcami Git, takimi jak GitLab, GitHub i BitBucket.
Seldon
Seldon upraszcza obsługę i zarządzanie modelami uczenia maszynowego na dużą skalę. Działa dobrze z narzędziami takimi jak Tensorflow, SciKit-Learn i Hugging Face.
Między innymi Seldon pomaga poprawić efektywność poprzez monitorowanie modeli i zarządzanie nimi. Umożliwia śledzenie pochodzenia modelu, korzystanie z kontroli wersji w celu śledzenia danych i modeli oraz tworzenie dzienników dla dowolnych innych metadanych.
Walohai
Valohai ułatwia programistom rejestrowanie metadanych AI związanych z eksperymentami, zestawami danych i modelami. Umożliwia to firmom zbudowanie bazy wiedzy dla ich operacji związanych z uczeniem maszynowym.
Integruje się z narzędziami takimi jak Snowflake, BigQuery i RedShift. Jest przeznaczony głównie dla użytkowników korporacyjnych. Opcje użytkowania obejmują używanie go jako SaaS lub na koncie w chmurze lub infrastrukturze fizycznej.
Powstań
Arize to platforma MLOps, która umożliwia inżynierom uczenia maszynowego wykrywanie problemów z ich modelami, śledzenie przyczyn problemów, rozwiązywanie ich i ulepszanie modeli.
Działa jako centralne centrum monitorowania kondycji modelu. Dzięki Arize możesz monitorować takie rzeczy, jak dryf modelu, wydajność i jakość danych. Monitoruje również schemat i funkcje modelu oraz porównuje zmiany w różnych wersjach.
Arize ułatwia przeprowadzanie porównań A/B po testach. Możesz wyszukiwać metryki przy użyciu języka podobnego do SQL. Możesz również uzyskać do niego dostęp za pośrednictwem programistycznego interfejsu API GraphQL.
Ostatnie słowa
W tym artykule przejrzeliśmy metadane i wyjaśniliśmy, dlaczego są one ważne w rozwoju sztucznej inteligencji.
Omówiliśmy również najpopularniejsze i najlepsze narzędzia do zarządzania metadanymi generowanymi w przepływach pracy Machine Learning.
Następnie sprawdź platformy AI, aby zbudować swoją nowoczesną aplikację.