适用于 ML 应用程序的 8 个最佳 AI 元数据跟踪平台

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人工智能模型生产中的元数据跟踪平台

构建人工智能模型并非一蹴而就，而是一个持续迭代的过程。在这个过程中，我们需要不断地调整和优化数据集、模型以及超参数，以此来提升模型的精确度和运行速度。

在迭代过程中，记录关于数据集、模型和超参数的相关信息，以便未来参考至关重要。这就是元数据发挥作用的地方。

简单来说，元数据是关于数据的数据。在机器学习的背景下，元数据是在机器学习生命周期的各个阶段产生的数据，它包括关于每个阶段所涉及的工件、模型和数据集的信息。

本文将深入探讨一些最适合您机器学习应用的 AI 元数据跟踪平台。

让我们开始探索吧！

AimStack 是一个用户友好的开源工具，用于追踪您的 ML 元数据。由于其开源特性，您可以自行托管 Aim。它以一个轻量级的 Python 包的形式实现，使您能够在代码中记录 ML 运行信息。

此外，它还提供了一个用户界面，方便可视化元数据。您还可以通过 SDK 进行编程查询。它与 PyTorch、TensorFlow 和 MLflow 等主流的机器学习工具完美兼容。

Neptune 提供了一个统一的平台来管理您的元数据。该平台提供多种方案，从免费的个人计划到付费的团队和企业计划不等。

通过 Neptune，您可以记录元数据，并在交互式的在线仪表板中查看。它可以生成关于所用数据集、超参数以及机器学习工作流程中任何其他数据的日志，从而方便您跟踪和监控实验进程。

Neptune 可以与 Hugging Face、Sci-Kit Learn 和 Keras 等流行的 ML 工具集成。

Domino 是一个广受欢迎的企业级 MLOps 平台，团队使用它来进行机器学习模型的持续开发、部署、监控和管理。

作为一个综合性平台，Domino 由多个组件构成。在元数据管理方面，其核心组件是记录系统。通过此功能，Domino 可以通过版本控制持续地检查和追踪代码、工具和数据的变更。此外，您还可以记录指标、工件以及其他任何相关信息。

Viso 是一个用于构建计算机视觉应用的一体化无代码平台。借助 Viso，您可以实现手动工作的自动化，并构建可扩展的模型。它包含了在机器学习应用程序的开发生命周期中所需的所有功能。

这些功能包括数据收集、数据标注、模型训练、开发和部署等。利用 Viso 的部署管理器，您可以监控模型以识别潜在问题。

此外，您还可以监控云中的事件和指标，并将它们展示在交互式的仪表板中，方便团队查看和协作。

Studio 是 Iterative AI 开发的数据和模型管理平台。它提供了不同的计划，包括针对个人用户的免费计划。

Studio 具有一个模型注册表，用于通过 Git 存储库跟踪您的机器学习模型。该平台还提供对实验、可视化和协作的跟踪功能。

它还可以帮助您自动化机器学习工作流程，并使用无代码用户界面进行构建。它与常用的 Git 提供程序集成，如 GitLab、GitHub 和 BitBucket。

Seldon 简化了大规模机器学习模型的服务和管理过程。它兼容 Tensorflow、SciKit-Learn 和 Hugging Face 等工具。

通过监控和管理模型，Seldon 可以帮助您提高效率。它使您能够跟踪模型的沿袭，使用版本控制来跟踪数据和模型，并为其他元数据创建日志。

Valohai 使开发人员能够轻松记录 AI 元数据，用于处理实验、数据集和模型，从而帮助企业为其机器学习操作建立知识库。

它集成了 Snowflake、BigQuery 和 RedShift 等工具，主要面向企业用户。它既可以作为 SaaS 使用，也可以在您的云帐户或物理基础设施上部署。

Arize 是一个 MLOps 平台，让机器学习工程师能够检测模型问题、追踪问题根源、解决问题并改进模型。

它充当监控模型运行状况的中心枢纽。使用 Arize，您可以监控模型漂移、性能和数据质量等指标。它还会监控您的模型架构和功能，并比较不同版本之间的差异。

Arize 使在测试后执行 A/B 比较变得简单。您可以使用类似 SQL 的语言查询指标，并通过 GraphQL 编程 API 进行访问。

在本文中，我们探讨了元数据及其在人工智能开发中的重要性。

我们还介绍了一些最常用和最佳的工具，用于管理机器学习工作流程中产生的元数据。

接下来，您可以研究其他人工智能平台，以构建您的现代应用程序。