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Haben Sie jemals das Gefühl, dass es zu viele Tools für MLOps gibt? Es gibt ein Tool für Experimentverfolgung, Daten- und Modellversionierung, Workflow-Orchestrierung, Feature Store, Modelltests, Bereitstellung und Bereitstellung, Überwachung, Laufzeit-Engines, LLM-Frameworks und mehr. Jede Tool-Kategorie verfügt über mehrere Optionen, was es für Manager und Ingenieure verwirrend macht, die eine einfache Lösung wünschen, ein einheitliches Tool, mit dem fast alle MLOps-Aufgaben problemlos ausgeführt werden können. Hier kommen End-to-End-MLOps-Plattformen ins Spiel. 

In diesem Blogbeitrag stellen wir die besten End-to-End-MLOps-Plattformen für Privat- und Unternehmensprojekte vor. Mit diesen Plattformen können Sie einen automatisierten Workflow für maschinelles Lernen erstellen, mit dem Modelle in der Produktion trainiert, verfolgt, bereitgestellt und überwacht werden können. Darüber hinaus bieten sie Integrationen mit verschiedenen Tools und Diensten, die Sie möglicherweise bereits verwenden, was den Übergang zu diesen Plattformen erleichtert.

1. AWS SageMaker

Amazon Sage Maker ist eine recht beliebte Cloud-Lösung für den End-to-End-Lebenszyklus des maschinellen Lernens. Sie können das Modell verfolgen, trainieren, bewerten und dann in der Produktion bereitstellen. Darüber hinaus können Sie Modelle überwachen und aufbewahren, um die Qualität aufrechtzuerhalten, die Rechenressourcen optimieren, um Kosten zu sparen, und CI/CD-Pipelines verwenden, um Ihren MLOps-Workflow vollständig zu automatisieren. 

Wenn Sie sich bereits in der AWS-Cloud (Amazon Web Services) befinden, können Sie diese problemlos für das Machine-Learning-Projekt verwenden. Sie können die ML-Pipeline auch mit anderen Diensten und Tools integrieren, die mit Amazon Cloud geliefert werden. 

Ähnlich wie bei AWS Sagemaker können Sie Vertex AI und Azure ML ausprobieren. Sie alle bieten ähnliche Funktionen und Tools für den Aufbau einer End-to-End-MLOPs-Pipeline mit Integration in Cloud-Dienste. 

2. Umarmendes Gesicht

Ich bin ein großer Fan von Gesicht umarmen Plattform und das Team, die Open-Source-Tools für maschinelles Lernen und große Sprachmodelle entwickeln. Die Plattform ist jetzt durchgängig, da sie nun die Unternehmenslösung für die Inferenz mehrerer GPU-Leistungsmodelle bereitstellt. Ich kann es Leuten wärmstens empfehlen, die neu im Cloud Computing sind. 

Hugging Face verfügt über Tools und Dienste, die Sie beim Erstellen, Trainieren, Feinabstimmen, Bewerten und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen mithilfe eines einheitlichen Systems unterstützen können. Außerdem können Sie Modelle und Datensätze kostenlos speichern und versionieren. Sie können es privat halten oder mit der Öffentlichkeit teilen und zur Open-Source-Entwicklung beitragen. 

Hugging Face bietet auch Lösungen für die Erstellung und Bereitstellung von Webanwendungen und Demos zum maschinellen Lernen. Dies ist der beste Weg, anderen zu zeigen, wie großartig Ihre Modelle sind. 

3. Iguazio MLOps-Plattform

Iguazio MLOps-Plattform ist die Komplettlösung für Ihren MLOps-Lebenszyklus. Sie können eine vollständig automatisierte Machine-Learning-Pipeline für die Datenerfassung, Schulung, Nachverfolgung, Bereitstellung und Überwachung aufbauen. Es ist von Natur aus einfach, sodass Sie sich auf den Aufbau und das Training großartiger Modelle konzentrieren können, anstatt sich um Bereitstellung und Betrieb zu kümmern. 

Iguazio ermöglicht Ihnen die Aufnahme von Daten aus allen Arten von Datenquellen, verfügt über einen integrierten Feature Store und verfügt über ein Dashboard zur Verwaltung und Überwachung von Modellen und zur Echtzeitproduktion. Darüber hinaus unterstützt es automatisiertes Tracking, Datenversionierung, CI/CD, kontinuierliche Überwachung der Modellleistung und Modelldrift-Minderung.

4. DagsHub

DagsHub ist meine Lieblingsplattform. Ich verwende es, um meine Portfolio-Projekte aufzubauen und zu präsentieren. Es ähnelt GitHub, richtet sich jedoch an Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen. 

DagsHub bietet Tools für Code- und Datenversionierung, Experimentverfolgung, Modusregistrierung, kontinuierliche Integration und Bereitstellung (CI/CD) für Modellschulung und -bereitstellung, Modellbereitstellung und mehr. Es handelt sich um eine offene Plattform, was bedeutet, dass jeder an den Projekten arbeiten, Beiträge leisten und daraus lernen kann. 

Die besten Funktionen des DagsHub sind:

• Automatische Datenanmerkung.
• Modell servieren.
• Visualisierung der ML-Pipeline.
• Differenzieren und Kommentieren von Jupyter-Notizbüchern, Code, Datensätzen und Bildern.

Das Einzige, was ihm fehlt, ist eine dedizierte Recheninstanz für die Modellinferenz. 

5. Gewichte und Voreingenommenheiten

Gewichte & Vorurteile begann als experimentelle Tracking-Plattform, entwickelte sich aber zu einer End-to-End-Plattform für maschinelles Lernen. Es bietet jetzt Experimentvisualisierung, Hyperparameteroptimierung, Modellregistrierung, Workflow-Automatisierung, Workflow-Management, Überwachung und ML-App-Entwicklung ohne Code. Darüber hinaus sind auch LLMOps-Lösungen enthalten, etwa zum Erkunden und Debuggen von LLM-Anwendungen und GenAI-Anwendungsbewertungen. 

Weights & Biases umfasst Cloud- und Private-Hosting. Sie können Ihren Server lokal hosten oder Managed to Survival verwenden. Für den persönlichen Gebrauch ist es kostenlos, für Team- und Unternehmenslösungen müssen Sie jedoch bezahlen. Sie können die Open-Source-Kernbibliothek auch verwenden, um sie auf Ihrem lokalen Computer auszuführen und Privatsphäre und Kontrolle zu genießen. 

6. Modelbit

Modelbit ist eine neue, aber voll ausgestattete MLOps-Plattform. Es bietet eine einfache Möglichkeit, die Modelle zu trainieren, bereitzustellen, zu überwachen und zu verwalten. Sie können das trainierte Modell mit dem Python-Code oder dem Befehl „git push“ bereitstellen. 

Modelbit richtet sich sowohl an Jupyter-Notebook-Liebhaber als auch an Softwareentwickler. Abgesehen von Schulung und Bereitstellung ermöglicht uns Modelbit die Ausführung von Modellen auf Autoscaling-Computing mithilfe Ihres bevorzugten Cloud-Dienstes oder der dedizierten Infrastruktur. Es handelt sich um eine echte MLOps-Plattform, mit der Sie das Modell in der Produktion protokollieren, überwachen und benachrichtigen können. Darüber hinaus verfügt es über eine Modellregistrierung, automatische Neuschulung, Modelltests, CI/CD und Workflow-Versionierung. 

7. TrueFoundry

TrueFoundry ist die schnellste und kostengünstigste Möglichkeit, Anwendungen für maschinelles Lernen zu erstellen und bereitzustellen. Es kann in jeder Cloud installiert und lokal verwendet werden. TrueFoundry verfügt außerdem über mehrere Cloud-Managementfunktionen, automatische Skalierung, Modellüberwachung, Versionskontrolle und CI/CD. 

Trainieren Sie das Modell in der Jupyter Notebook-Umgebung, verfolgen Sie die Experimente, speichern Sie das Modell und die Metadaten mithilfe der Modellregistrierung und stellen Sie es mit einem Klick bereit. 

TrueFoundry bietet auch Unterstützung für LLMs, sodass Sie die Open-Source-LLMs einfach optimieren und mithilfe der optimierten Infrastruktur bereitstellen können. Darüber hinaus bietet es eine Integration mit Open-Source-Modelltrainingstools, Modellbereitstellungs- und Speicherplattformen, Versionskontrolle, Docker-Registrierung und mehr. 

Abschließende Überlegungen

Bei allen Plattformen, die ich zuvor erwähnt habe, handelt es sich um Unternehmenslösungen. Einige bieten eine begrenzte kostenlose Option an, andere verfügen über eine angehängte Open-Source-Komponente. Irgendwann müssen Sie jedoch auf einen verwalteten Dienst umsteigen, um in den Genuss einer Plattform mit vollem Funktionsumfang zu kommen. 

Wenn dieser Blogbeitrag populär wird, stelle ich Ihnen kostenlose Open-Source-MLOps-Tools vor, die eine bessere Kontrolle über Ihre Daten und Ressourcen ermöglichen.
 
 

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der gerne Modelle für maschinelles Lernen erstellt. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben technischer Blogs zu maschinellem Lernen und Datenwissenschaftstechnologien. Abid verfügt über einen Master-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Vision ist es, ein KI-Produkt mithilfe eines graphischen neuronalen Netzwerks für Schüler mit psychischen Erkrankungen zu entwickeln.

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• Quelle: https://www.kdnuggets.com/7-end-to-end-mlops-platforms-you-must-try-in-2024?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=7-end-to-end-mlops-platforms-you-must-try-in-2024