Der Bereich von Mlops ist viel mehr als ein Schlagwort geworden-es ist heute ein grundlegender Bestandteil der KI-Bereitstellung. Es wird prognostiziert, dass der globale MLOPS-Markt im Jahr 2025 USD 3,03 Milliarden USD erreichen wird, was eine Erhöhung von 2,19 Milliarden USD im Jahr 2024 und ein CAGR von 40,5% für 2025-2030 entspricht. Mit Unternehmen, die zusätzliche ML -Modelle in Produktionsumgebungen einsetzen, wird die Komplexität im Maßstab kritisch. MLOPS -InstrumentsAktivieren Sie die Zusammenarbeit, automatisieren Workflows, erleichtern Sie die Reproduzierbarkeit und ermöglichen eine schnelle Bereitstellung. Lassen Sie uns einige der am häufigsten verwendeten untersuchen Prime -Mlops -Instruments Das revolutionieren die Artwork und Weise, wie Knowledge Science -Groups heutzutage arbeiten.
1. Tensorflow erweitert
TensorFlow Prolonged ist das Produktionsrahmen von Google. Basierend auf TensorFlow ist TFX speziell gebaut, um a zu aktivieren maschinelles Lernmodusl von einem ausgebildeten maschinelles Lernmodell zu einem produktionsbereiten Modell. TFX bietet Komponenten für die Durchführung von Datenvalidierung, Vorverarbeitung, Modelltraining, Bewertung und Bereitstellung.
Was macht es einzigartig:
- Vollständig integriert in Tensorflow
- Am besten für Finish-to-Finish-ML-Pipelines
- Standardisierung für belastbare ML -Pipelines
- Agilität in den Bereichen On-Premise- und Cloud-Umgebungen.
2. Kubeflow
Kubeflow ist ein Open-Supply-Projekt, das sich auf den Ausführen von ML-Workflows auf Kubernetes konzentriert. Kubeflow vermittelt Datenwissenschaftler und Entwickler mit Instruments und Komponenten, um skalierbare Modelle zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen und gleichzeitig Instruments für die Experimentverfolgung, Pipeline -Orchestrierung und Überwachungsmodelle bereitzustellen.
Hauptgrund, warum es sich selbst unterscheidet:
- Kubernetes-native Bereitstellung und Skalierung
- Unterstützung für mehrere Frameworks wie TensorFlow, Pytorch usw.
- Eine starke Gemeinschafts- und Unternehmensunterstützung
3. Mlflow
MLFlow, ein von Databricks erstellter Produkt, ist eine versatile MLOPS -Lösung, die Ihren maschinellen Lernlebenszyklus optimiert. MLFlow bietet vier Kernkomponenten: Monitoring, Projekte, Modelle, Registrierung. Datenwissenschaftler können die Experimente problemlos nachverfolgen, den Code in wiederverwendbaren Formaten verpacken und die Modellversionierung mit MLFlow verwalten.
Warum ist Mlflow einzigartig?
- Rahmen agnostisch
- Bietet eine einfache Integration in viele beliebte ML -Bibliotheken
- Robustes Ökosystem mit REST -APIS und CLI -Zugang
4. Apache Airstrow
Apache Airflow ist eine Plattform, um Workflows programmgesteuert zu verzeichnen, zu planen und zu überwachen. Obwohl dies nicht auf MLOPS beschränkt ist, ist dies eine sehr beliebte Choice für die Orchestrierung von ML -Workflows wie Datenextraktion, Modelltraining und Berichterstattung. Es ist am besten für die Workflow -Orchestrierung.
Was macht es zu etwas Besonderem:
- Python-nativ und hoch anpassbar
- Starke Gemeinschaft
- Einfache Integration in Cloud -Plattformen und Instruments wie GCP, AWS und Azure
5. Datarobot
Datarobot liefert eine Unternehmensplattform zum Erstellen, Bereitstellen und Verwalten von ML -Modellen. Dies ist besonders für Geschäftsanwender und hochrangige Datenwissenschaftler geeignet, die AutomL -Funktionen im Maßstab benötigen. Es ist am besten für automatisiertes maschinelles Lernen.
Was zeichnet es aus:
- Unterstützt Finish-to-Finish-ML-Lebenszyklus
- Drag-and-Drop- und Automl-Funktionen
- Reiche Erkenntnisse und Erklärungsinstrumente
6. Pachyderm
Pachyderm ist ein einzigartiges Device, das Datenversioning wie Git, jedoch für ML-Daten bereitstellt. Sie können Ihre ML -Workflows, Reproduzierbarkeit und Zusammenarbeit mit Datenlinien hinzufügen. Pachyderm ist großartig, wenn es um große Datensätze geht, die wachsen und sich weiterentwickeln.
Warum es anders ist:
- Git -ähnliche Versionskontrolle für Daten
- Starke Integration in Docker und Kubernetes
- Datengesteuerte Pipelines, die sich automatisch wieder ausführen
7. Neptun.ai
Neptune.ai ist eine schnelle und unkomplizierte MLOPS -Lösung, mit der Forschung und Produktionsteams Experimente verfolgen, Trainingsläufe überwachen und die Ergebnisse in den Groups teilen können. Neptune.ai bietet Integrationen mit Jupyter, Colab, Tensorflow, Pytorch und vielen anderen. Das Device eignet sich am besten für die Experimentverfolgung
Warum es auffällt:
- Versatile Benutzeroberfläche und leistungsstarke Metadaten -Protokollierungsfunktionen
- Teamkollaborationsfunktionen, die speziell auf Knowledge Science -Groups abzielen
- Skalierbare und anpassbare Monitoring- und Protokollierungslösungen
8. Comet.ml
Comet.ml ist eine Experimentierverfolgungs-, Optimierungs- und Visualisierungssuite in einem Device. Es bietet die Möglichkeit, die Modellleistung zu vergleichen, die Datenlinie zu verfolgen und den Echtzeit-Fortschritt des Projekts während des Trainings zu visualisieren. Es ist am besten für das Experimentmanagement und die Zusammenarbeit
Was macht es auffällig:
- Echtzeit-Leistungsüberwachung
- Einfache Zusammenarbeit für Groups mit Teilen
- Visuelle Dashboards für Projektexperiment -Einsichten
9. Metaflow
Es ist für das Workflow -Administration optimum. Metaflow wurde von Netflix entwickelt und ist eine von Menschen zentrierte MLOPS-Plattform, mit der Datenwissenschaftler reale Datenwissenschaftsprojekte einfach und einfach erstellen und verwalten können. Es konzentriert sich darauf, MLOPs zugänglich zu machen und gleichzeitig die Kraft und Skalierbarkeit aufrechtzuerhalten.
Was es auseinander trennt:
- Intuitive Python-basierte Schnittstelle
- Automatische Versionierung von Code, Daten und Experimenten
- AWS -Integration
10. Datenversionskontrolle
DVC bietet eine Reihe von GIT-ähnlichen Instruments für ML-Projekte, die die Fähigkeit zur Versionsdatensätze, Trackmodellen und reproduzierbare ML-Pipelines umfassen. Es passt hervorragend zu Groups mit kollaborativen Workflows, die mit großen Dateien funktionieren.
Was macht es einzigartig:
- Integriert sich in Git für die Versionskontrolle
- Pipeline -Automatisierung mit wenig Setup
- Speichern agnostisch, wie es Cloud und lokal unterstützt
Abschluss
MLOPS-Ressourcen sind erforderlich, wenn Sie skalierbare, produktionsbereite KI-Systeme bauen. Unabhängig davon, ob Sie a sind Senior Knowledge Scientist führende Projekte für maschinelles Lernen oder für eine Entscheidung DatenwissenschaftskursE, diese Instruments zu kennen, ist ein wichtiger Aspekt, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Diese Liste bietet einen hervorragenden Ausgangspunkt für alle, die versuchen, den sich schnell ändernden Raum des maschinellen Lernens in den Griff zu bekommen.
Der Beitrag 10 Essentielle MLOPS -Instruments transformieren ML -Workflows erschien zuerst auf DataFloq.