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Während maschinelles Lernen weiterhin Anwendungen in allen Bereichen sucht, wächst die operative Komplexität des Bereitstellens, Überwachens und Wartungsmodelle weiter. Und der Unterschied zwischen erfolgreichen und kämpfenden ML -Groups hängt oft auf Werkzeuge ab.
In diesem Artikel gehen wir wichtige Python -Bibliotheken durch, die sich mit den Kernherausforderungen von MLOPs befassen: Experimentverfolgung, Datenversioning, Pipeline -Orchestrierung, Modelldienste und Produktionsüberwachung. Fangen wir an!
1. MLFlow: Experimentverfolgung und Modellmanagement
Was es löst: MLFlow hilft bei der Verwaltung der Herausforderungen bei der Verwaltung von Hunderten von Modellläufen und deren Ergebnissen.
Wie es hilft: Wenn Sie Hyperparameter optimieren und verschiedene Algorithmen testen, wird es ohne ordnungsgemäße Werkzeuge unmöglich, das zu verfolgen, was funktioniert. MLFlow wirkt wie ein Labor -Notizbuch für Ihre ML -Experimente. Es erfasst automatisch Ihre Modellparameter, Leistungsmetriken und die tatsächlichen Modellartefakte. Das Beste daran? Sie können zwei beliebige Experimente nebeneinander vergleichen, ohne durch Ordner oder Tabellenkalkulationen zu graben.
Was macht es nützlich: Arbeitet mit jedem ML -Framework, speichert alles an einem Ort und ermöglicht es Ihnen, Modelle mit einem einzigen Befehl bereitzustellen.
Fangen an: MLFlow -Tutorials und Beispiele
2. DVC: Datenversionskontrolle
Was es löst: Verwalten großer Datensätze und komplexer Datenumwandlungen.
Wie es hilft: Git bricht, wenn Sie versuchen, große Datensätze zu steuern. DVC füllt diese Lücke, indem Sie Ihre Datendateien und Transformationen separat verfolgen, während alles mit Ihrem Code synchronisiert wird. Stellen Sie sich dies als einen besseren Git vor, der Datenwissenschaftsworkflows versteht. Sie können jedes Experiment von vor Monaten neu erstellen, indem Sie sich das richtige Commit ansehen.
Was macht es nützlich: Integriert sich intestine in Git, arbeitet mit Cloud -Speicher und erstellt reproduzierbare Datenpipelines.
Fangen an: Beginnen Sie mit DVC
3. Kubeflow: ML -Workflows auf Kubernetes
Was es löst: Ausführen von ML -Workloads in Maßstab, ohne ein Kubernetes -Experte zu werden
Wie es hilft: Kubernetes ist mächtig, aber komplex. Kubeflow verarbeitet diese Komplexität bei ML-freundlichen Abstraktionen. Sie erhalten verteiltes Coaching, Pipeline -Orchestrierung und Modell, das ohne Wrestling mit YAML -Dateien dient. Es ist besonders wertvoll, wenn Sie große Modelle trainieren oder Tausenden von Benutzern Vorhersagen senden müssen.
Was macht es nützlich: Das Ressourcenmanagement wird automatisch verarbeitet, unterstützt verteilte Schulungen und enthält Pocket book -Umgebungen.
Fangen an: Kubeflow installieren
4. Präfekt: modernes Workflow -Administration
Was es löst: Erstellen von zuverlässigen Datenpipelines mit weniger Boilerplate -Code.
Wie es hilft: Luftstrom kann manchmal ausführlich und starr sein. Präfekte ist für Entwickler jedoch viel einfacher, damit loszulegen. Es behandelt automatisch Wiederholungen, Zwischenspeichern und Fehlerwiederherstellung. Die Bibliothek ist eher wie das Schreiben eines regelmäßigen Python -Codes als das Konfigurieren einer Workflow -Engine. Es ist besonders intestine für Groups, die ohne die Lernkurve Workflow -Orchestrierung wünschen.
Was macht es nützlich: Intuitive Python -API, automatische Fehlerbehandlung und moderne Architektur.
Fangen an: Einführung in Präfekt
5. Fastapi: Verwandeln Sie Ihr Modell in einen Webdienst
Was es löst: Fastapi ist nützlich, um produktionsbereite APIs für das Modellieren des Modells zu bauen.
Wie es hilft: Sobald Ihr Modell funktioniert, müssen Sie es als Service freilegen. Fastapi macht dies einfach. Es generiert automatisch Dokumentation, bestätigt eingehende Anforderungen und behandelt die HTTP -Set up. Ihr Modell wird zu einer Net -API mit nur wenigen Codezeilen.
Was macht es nützlich: Automatische API -Dokumentation, Anforderungsvalidierung und hohe Leistung.
Fangen an: FASTAPI -Tutorial & Benutzerhandbuch
6. Offensichtlich: ML -Modellüberwachung
Was es löst: Offensichtlich eignet sich hervorragend zur Überwachung der Modellleistung und zur Erkennung von Drifts
Wie es hilft: Modelle verschlechtern sich im Laufe der Zeit. Datenverteilungen Verschiebung. Leistung sinkt. Offensichtlich hilft Ihnen, diese Probleme zu fangen, bevor sie sich auf Benutzer auswirken. Es generiert Berichte, die zeigen, wie sich die Vorhersagen Ihres Modells im Laufe der Zeit ändern, und alarmiert Sie, wenn eine Datendrift auftritt. Stellen Sie sich dies als Gesundheitsprüfung für Ihre ML -Systeme vor.
Was macht es nützlich: Vorgefertigte Überwachungsmetriken, interaktive Dashboards und Drifterkennungsalgorithmen.
Fangen an: Erste Schritte mit offensichtlich KI
7. Gewichte & Vorurteile: Experimentmanagement
Was es löst: Gewichte & Vorurteile sind nützlich für die Verfolgung von Experimenten, die Optimierung von Hyperparametern und die Zusammenarbeit an der Modellentwicklung.
Wie es hilft: Wenn mehrere Entwickler an demselben Modell funktionieren, wird die Experimentverfolgung umso wichtiger. Gewichte und Vorurteile bieten einen zentralen Ort für Protokollierungsexperimente, den Vergleich der Ergebnisse und zum Austausch von Erkenntnissen. Es enthält Hyperparameteroptimierungstools und integriert in beliebte ML -Frameworks. Die kollaborativen Funktionen helfen Groups, doppelte Arbeit zu vermeiden und Wissen auszutauschen.
Was macht es nützlich: Automatische Experiment -Protokollierung, Hyperparameter -Sweeps und Teamkollaborationsfunktionen.
Fangen an: W & B Quickstart
8. Große Erwartungen: Datenqualitätssicherung
Was es löst: Große Erwartungen sind die Datenvalidierung und Qualitätssicherung für ML -Pipelines
Wie es hilft: Schlechte Daten bricht Modelle. Großartige Erwartungen helfen Ihnen, zu definieren, wie gute Daten aussehen, und validieren automatisch eingehende Daten für diese Erwartungen. Es generiert Datenqualitätsberichte und fängt Probleme an, bevor sie Ihre Modelle erreichen. Stellen Sie sich es als Unit -Assessments für Ihre Datensätze vor.
Was macht es nützlich: Deklarative Datenvalidierung, automatische Profilerstellung und umfassende Berichterstattung.
Fangen an: Einführung in große Erwartungen
9. Bentoml: Paket und Bereitstellung von Modellen überall
Was es löst: Bentoml standardisiert die Modellbereitstellung über verschiedene Plattformen hinweg
Wie es hilft: Jedes Bereitstellungsziel hat unterschiedliche Anforderungen. Bentoml ist diese Unterschiede abstrahiert, indem sie eine einheitliche Möglichkeit zur Verpackung von Modellen bieten. Egal, ob Sie sich für Docker, Kubernetes oder Cloud -Funktionen einsetzen, Bentoml kümmert sich um die Verpackung und die Servierinfrastruktur. Es unterstützt Modelle aus verschiedenen Frameworks und optimiert sie für die Produktionsanwendung.
Was macht es nützlich: Framework-Agnostic-Verpackung, mehrere Bereitstellungsziele und automatische Optimierung.
Fangen an: Hallo World Tutorial | Bentoml
10. Optuna: Automatische Hyperparameter -Abstimmung
Was es löst: Finden Sie optimale Hyperparameter ohne manuelle Vermutung.
Wie es hilft: Hyperparameter-Tuning ist zeitaufwändig und oft schlecht. Optuna automatisiert diesen Prozess mithilfe komplexer Optimierungsalgorithmen. Es verknüpft unverbindliche Versuche früh und unterstützt parallele Optimierung. Die Bibliothek integriert sich in beliebte ML -Frameworks und bietet Visualisierungstools, um den Optimierungsprozess zu verstehen.
Was macht es nützlich: Erweiterte Optimierungsalgorithmen, automatisches Beschneiden und parallele Ausführung.
Fangen an: Optuna Tutorial
Einpacken
Diese Bibliotheken befassen sich mit verschiedenen Aspekten der MLOPS -Pipeline, von der Experimentverfolgung bis zur Modellbereitstellung. Beginnen Sie mit den Instruments, die sich mit Ihren dringendsten Herausforderungen befassen, und erweitern Sie Ihr Toolkit nach und nach mit zunehmender Reife Ihrer MLOPS.
Die meisten erfolgreichen MLOPS-Implementierungen kombinieren 3-5 dieser Bibliotheken zu einem zusammenhängenden Workflow. Betrachten Sie die spezifischen Anforderungen Ihres Groups, die vorhandene Infrastruktur und die technischen Einschränkungen bei der Auswahl Ihres Toolkits.
Bala Priya c ist ein Entwickler und technischer Schriftsteller aus Indien. Sie arbeitet gern an der Schnittstelle zwischen Mathematik, Programmierung, Datenwissenschaft und Inhaltserstellung. Ihre Interessensgebiete und Fachgebiete umfassen DevOps, Information Science und natürliche Sprachverarbeitung. Sie liest gerne, schreibt, codieren und Kaffee! Derzeit arbeitet sie daran, ihr Wissen mit der Entwicklergemeinschaft zu lernen und zu teilen, indem sie Tutorials, Anleitungen, Meinungsstücke und vieles mehr autorisiert. Bala erstellt auch ansprechende Ressourcenübersichten und Codierungs -Tutorials.