构建和部署机器学习模型的 9 个最佳 MLOps 平台

构建一个机器学习模型相对容易。 创建数百或数千个模型并迭代现有模型非常困难。

在混乱中很容易迷路。 当你作为一个团队工作时,这种混乱会变得更糟,因为你现在必须跟踪每个人在做什么。 拨乱反正需要整个团队遵循一个流程并记录他们的活动。 这就是 MLOps 的本质。

什么是 MLOps?

资料来源:ml-ops.org

根据 MLOps.org 的说法,机器学习操作化正在尝试构建一个端到端的机器学习开发流程,以设计、构建和管理可重现、可测试和可演化的 ML 支持的软件。 本质上,MLOps 是应用于机器学习的 DevOps 原则。

与 DevOps 一样,MLOps 的关键思想是自动化以减少手动步骤并提高效率。 此外,与 DevOps 一样,MLOps 包括持续集成 (CI) 和持续交付 (CD)。 除了这两个之外,它还包括持续培训 (CT)。 CT 的另一个方面涉及使用新数据重新训练模型并重新部署它们。

因此,MLOps 是一种工程文化,它提倡一种有条不紊的机器学习模型开发方法和方法中各个步骤的自动化。 该过程主要涉及数据提取、分析、准备、模型训练、评估、模型服务和监控。

MLOps 的优势

一般来说,应用 MLOps 原则的优势与拥有标准操作程序的优势相同。 优点如下:

  • 定义明确的流程提供了模型开发中要采取的所有关键步骤的路线图。 这确保不会遗漏任何关键步骤。
  • 可以识别和自动化可以自动化的过程步骤。 这减少了重复工作量并提高了开发速度。 它还消除了人为错误,同时减少了必须完成的工作量。
  • 通过了解模型处于管道的哪个阶段,可以更轻松地评估模型开发的进度。
  • 团队可以更轻松地进行交流,因为在开发过程中要采取的步骤具有共享的词汇表。
  • 该过程可以重复应用于开发许多模型,提供一种管理混乱的方法。

因此,最终,MLOps 在机器学习中的作用是为模型开发提供一种尽可能自动化的有条不紊的方法。

构建管道的平台

为了帮助您在管道中实施 MLOps,您可以使用我们将在此处讨论的众多平台之一。 虽然这些平台的个别功能可能不同,但它们基本上可以帮助您执行以下操作:

  • 存储所有模型及其关联的模型元数据——例如配置、代码、准确性和实验。 它还包括用于版本控制的模型的不同版本。
  • 存储数据集元数据,例如用于训练模型的数据。
  • 监控生产中的模型以发现模型漂移等问题。
  • 将模型部署到生产环境。
  • 在低代码或无代码环境中构建模型。

让我们探索最好的 MLOps 平台。

MLFlow

MLFlow 可能是最受欢迎的机器学习生命周期管理平台。 它是免费和开源的。 它提供以下功能:

  • 用于记录您的机器学习实验、代码、数据、配置和最终结果的跟踪;
  • 以易于复制的格式打包代码的项目;
  • deployment 用于部署你的机器学习;
  • 用于将所有模型存储在中央存储库中的注册表
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MLFlow 集成了流行的机器学习库,例如 TensorFlow 和 PyTorch。 它还与 Apache Spark、H20.asi、Google Cloud、Amazon Sage Maker、Azure Machine Learning 和 Databricks 等平台集成。 它还适用于不同的云提供商,例如 AWS、Google Cloud 和 Microsoft Azure。

Azure 机器学习

Azure 机器学习是一个端到端的机器学习平台。 它管理 MLOP 管道中的不同机器生命周期活动。 这些活动包括数据准备、构建和训练模型、验证和部署模型以及管理和监控部署。

Azure 机器学习允许你使用首选的 IDE 和所选框架 PyTorch 或 TensorFlow 构建模型。

它还与 ONNX Runtime 和 Deepspeed 集成,以优化您的训练和推理。 这提高了性能。 它利用结合了 NVIDIA GPU 和 Mellanox 网络的 Microsoft Azure 上的 AI 基础架构来帮助您构建机器学习集群。 使用 AML,您可以创建一个中央注册表来存储和共享模型和数据集。

Azure 机器学习与 Git 和 GitHub Actions 集成以构建工作流。 它还支持混合或多云设置。 您还可以将它与其他 Azure 服务集成,例如 Synapse Analytics、Data Lake、Databricks 和安全中心。

谷歌顶点人工智能

Google Vertex AI 是一个统一的数据和人工智能平台。 它为您提供构建自定义和预训练模型所需的工具。 它还可以作为实现 MLOps 的端到端解决方案。 为了使其更易于使用,它与 BigQuery、Dataproc 和 Spark 集成,以在训练期间实现无缝数据访问。

除了 API 之外,Google Vertex AI 还提供低代码和无代码工具环境,以便业务和数据分析师和工程师等非开发人员可以使用它。 API 使开发人员能够将其与现有系统集成。

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Google Vertex AI 还使您能够使用 Generative AI Studio 构建生成式 AI 应用程序。 它使部署和管理基础架构变得简单快捷。 Google Vertex AI 的理想用例包括确保数据就绪、特征工程、训练和超参数调整、模型服务、模型调整和理解、模型监控和模型管理。

数据块

Databricks 是一个数据湖库,可让您准备和处理数据。 使用 Databricks,您可以管理从实验到生产的整个机器学习生命周期。

本质上,Databricks 提供托管 MLFlow,提供 ML 模型的数据记录广告版本、实验跟踪、模型服务、模型注册表和广告指标跟踪等功能。 模型注册表使您能够存储模型以实现可重现性,并且注册表可帮助您跟踪版本及其所处生命周期的各个阶段。

只需单击一下即可使用 Dataricks 部署模型,并且您将拥有可用于进行预测的 REST API 端点。 在其他模型中,它与现有的预训练生成和大型语言模型很好地集成,例如来自 hugging face transformers 库的模型。

Dataricks 提供支持 Python、R、SQL 和 Scala 的协作 Databricks 笔记本。 此外,它还提供针对机器学习任务优化的预配置集群,从而简化了基础设施管理。

AWS SageMaker

AWS SageMaker 是一项 AWS 云服务,可为您提供开发、训练和部署机器学习模型所需的工具。 SageMaker 的主要目的是自动化构建机器学习模型所涉及的繁琐和重复的手动工作。

因此,它为您提供了使用不同 AWS 服务(例如 Amazon EC2 实例和 Amazon S3 存储)为您的机器学习模型构建生产管道的工具。

SageMaker 与安装在 EC2 实例上的 Jupyter Notebooks 以及对机器学习模型进行编码所需的所有通用包和库一起使用。 对于数据,SageMaker 能够从 Amazon Simple Storage Service 中提取数据。

默认情况下,您将获得常见机器学习算法的实现,例如线性回归和图像分类。 SageMaker 还附带一个模型监视器,以提供连续和自动调整,以找到为您的模型提供最佳性能的参数集。 部署也得到了简化,因为您可以轻松地将模型部署到 AWS,作为您可以使用 CloudWatch 监控的安全 HTTP 端点。

数据机器人

DataRobot 是一个流行的 MLOps 平台,允许跨机器学习生命周期的不同阶段进行管理,例如数据准备、ML 实验、验证和管理模型。

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它有工具可以自动运行不同数据源的实验,测试数千个模型并评估最佳模型以部署到生产中。 它支持为不同类型的 AI 模型构建模型,以解决时间序列、自然语言处理和计算机视觉中的问题。

使用 DataRobot,您可以使用开箱即用的模型进行构建,因此您不必编写代码。 或者,您可以选择代码优先方法并使用自定义代码实现模型。

DataRobot 自带笔记本来编写和编辑代码。 或者,您可以使用 API,以便在您选择的 IDE 中开发模型。 使用 GUI,您可以跟踪模型的实验。

运行人工智能

Run AI 试图解决 AI 基础设施(尤其是 GPU)利用不足的问题。 它通过提高所有基础设施的可见性并确保在培训期间使用它来解决这个问题。

为此,Run AI 位于您的 MLOps 软件和公司硬件之间。 在占据这一层的同时,所有训练作业都使用 Run AI 运行。 反过来,该平台会安排这些作业中的每一个运行的时间。

对于硬件是否必须基于云(例如 AWS 和 Google Cloud)、本地或混合解决方案没有限制。 它通过充当 GPU 虚拟化平台为机器学习团队提供抽象层。 您可以从 Jupyter Notebook、bash 终端或远程 PyCharm 运行任务。

H2O.ai

H2O 是一个开源的分布式机器学习平台。 它使团队能够协作并为模型创建一个中央存储库,数据科学家可以在其中试验和比较不同的模型。

作为 MLOps 平台,H20 提供了许多关键功能。 首先,H2O 还简化了将模型部署到服务器作为 REST 端点的过程。 它提供了不同的部署主题,例如 A/B 测试、Champoion-Challenger 模型和简单的单一模型部署。

在训练期间,它存储和管理数据、工件、实验、模型和部署。 这使得模型可以重现。 它还支持组和用户级别的权限管理,以管理模型和数据。 在模型运行时,H2O 还提供对模型漂移和其他操作指标的实时监控。

图纸空间渐变

Gradient 在机器学习开发周期的各个阶段帮助开发人员。 它提供由开源 Jupyter 提供支持的笔记本,用于使用强大的 GPU 在云端进行模型开发和训练。 这使您可以快速探索模型并制作原型。

部署管道可以通过创建工作流来自动化。 这些工作流是通过在 YAML 中描述任务来定义的。 使用工作流使得创建部署和服务模型易于复制,因此可扩展。

作为一个整体,Gradient 提供容器、机器、数据、模型、指标、日志和秘密来帮助您管理机器学习模型开发管道的不同阶段。 您的管道在 Gradiet 集群上运行。 这些集群位于 Paperspace Cloud、AWS、GCP、Azure 或任何其他服务器上。 您可以使用 CLI 或 SDK 以编程方式与 Gradient 交互。

最后的话

MLOps 是一种功能强大且用途广泛的方法,可大规模构建、部署和管理机器学习模型。 MLOps 易于使用、可扩展且安全,是各种规模组织的理想选择。

在本文中,我们介绍了 MLOP、实现它们的重要性、涉及的内容以及不同的流行 MLOps 平台。

接下来,您可能想阅读我们对 Dataricks 与 Snowflake 的比较。