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¿Alguna vez has sentido que hay demasiadas herramientas para MLOps? Hay una herramienta para el seguimiento de experimentos, el control de versiones de datos y modelos, la orquestación del flujo de trabajo, el almacén de funciones, las pruebas de modelos, la implementación y el servicio, la supervisión, los motores de tiempo de ejecución, los marcos LLM y más. Cada categoría de herramienta tiene múltiples opciones, lo que resulta confuso para los gerentes e ingenieros que desean una solución simple, una herramienta unificada que pueda realizar fácilmente casi todas las tareas de MLOps. Aquí es donde entran las plataformas MLOps de extremo a extremo. 

En esta publicación de blog, revisaremos las mejores plataformas MLOps de un extremo a otro para proyectos personales y empresariales. Estas plataformas le permitirán crear un flujo de trabajo automatizado de aprendizaje automático que puede entrenar, rastrear, implementar y monitorear modelos en producción. Además, ofrecen integraciones con varias herramientas y servicios que quizás ya esté utilizando, lo que facilita la transición a estas plataformas.

1.AWS SageMaker

Amazon SageMaker es una solución en la nube bastante popular para el ciclo de vida del aprendizaje automático de un extremo a otro. Puede realizar un seguimiento, entrenar, evaluar y luego implementar el modelo en producción. Además, puede monitorear y retener modelos para mantener la calidad, optimizar el recurso informático para ahorrar costos y utilizar canales de CI/CD para automatizar completamente su flujo de trabajo MLOps. 

Si ya estás en la nube de AWS (Amazon Web Services), no tendrás problemas para utilizarla para el proyecto de aprendizaje automático. También puede integrar el proceso de aprendizaje automático con otros servicios y herramientas que vienen con Amazon Cloud. 

De manera similar a AWS Sagemaker, puede probar Vertex AI y Azure ML. Todos proporcionan funciones y herramientas similares para crear un canal de MLOP de extremo a extremo con integración con servicios en la nube. 

2. Cara de abrazo

Soy un gran fan de la Abrazando la cara plataforma y el equipo, creando herramientas de código abierto para aprendizaje automático y modelos de lenguaje grandes. La plataforma ahora es de extremo a extremo, ya que ahora proporciona la solución empresarial para la inferencia de múltiples modelos de potencia de GPU. Lo recomiendo encarecidamente para las personas que son nuevas en la computación en la nube. 

Hugging Face incluye herramientas y servicios que pueden ayudarle a crear, entrenar, ajustar, evaluar e implementar modelos de aprendizaje automático mediante un sistema unificado. También le permite guardar y versionar modelos y conjuntos de datos de forma gratuita. Puede mantenerlo privado o compartirlo con el público y contribuir al desarrollo de código abierto. 

Hugging Face también proporciona soluciones para crear e implementar aplicaciones web y demostraciones de aprendizaje automático. Esta es la mejor manera de mostrarles a los demás lo fantásticos que son sus modelos. 

3. Plataforma Iguazio MLOps

Plataforma Iguazio MLOps es la solución todo en uno para su ciclo de vida MLOps. Puede crear un canal de aprendizaje automático totalmente automatizado para la recopilación, la capacitación, el seguimiento, la implementación y el monitoreo de datos. Es intrínsecamente simple, por lo que puede concentrarse en crear y entrenar modelos sorprendentes en lugar de preocuparse por las implementaciones y operaciones. 

Iguazio le permite ingerir datos de todo tipo de fuentes de datos, viene con un almacén de funciones integrado y tiene un panel para administrar y monitorear modelos y producción en tiempo real. Además, admite seguimiento automatizado, control de versiones de datos, CI/CD, monitoreo continuo del rendimiento del modelo y mitigación de la deriva del modelo.

4. DagsHub

DagsHub es mi plataforma favorita. Lo uso para construir y mostrar los proyectos de mi cartera. Es similar a GitHub pero para científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático. 

DagsHub proporciona herramientas para control de versiones de código y datos, seguimiento de experimentos, registro de modos, integración e implementación continuas (CI/CD) para capacitación e implementación de modelos, servicio de modelos y más. Es una plataforma abierta, lo que significa que cualquiera puede construir, contribuir y aprender de los proyectos. 

Las mejores características de DagsHub son:

• Anotación automática de datos.
• Servicio modelo.
• Visualización de canalizaciones de ML.
• Diferenciar y comentar cuadernos, códigos, conjuntos de datos e imágenes de Jupyter.

Lo único que le falta es una instancia informática dedicada a la inferencia de modelos. 

5. Pesos y sesgos

Pesos y sesgos Comenzó como una plataforma de seguimiento experimental pero evolucionó hasta convertirse en una plataforma de aprendizaje automático de un extremo a otro. Ahora proporciona visualización de experimentos, optimización de hiperparámetros, registro de modelos, automatización del flujo de trabajo, gestión del flujo de trabajo, monitoreo y desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático sin código. Además, también viene con soluciones LLMOps, como exploración y depuración de aplicaciones LLM y evaluaciones de aplicaciones GenAI. 

Weights & Biases viene con alojamiento privado y en la nube. Puede alojar su servidor localmente o utilizarlo para sobrevivir. Es gratuito para uso personal, pero hay que pagar por las soluciones empresariales y de equipo. También puede utilizar la biblioteca principal de código abierto para ejecutarla en su máquina local y disfrutar de privacidad y control. 

6. Bit de modelo

Modelobit es una plataforma MLOps nueva pero con todas las funciones. Proporciona una manera sencilla de entrenar, implementar, monitorear y administrar los modelos. Puede implementar el modelo entrenado usando el código Python o el comando `git push`. 

Modelbit está diseñado tanto para los amantes de Jupyter Notebook como para los ingenieros de software. Además de la capacitación y la implementación, Modelbit nos permite ejecutar modelos en computación de escalamiento automático utilizando su servicio en la nube preferido o su infraestructura dedicada. Es una verdadera plataforma MLOps que le permite registrar, monitorear y alertar sobre el modelo en producción. Además, viene con un registro de modelos, reentrenamiento automático, pruebas de modelos, CI/CD y control de versiones del flujo de trabajo. 

7. Verdadera fundición

Verdadera fundición es la forma más rápida y rentable de crear e implementar aplicaciones de aprendizaje automático. Puede instalarse en cualquier nube y usarse localmente. TrueFoundry también viene con administración de múltiples nubes, escalado automático, monitoreo de modelos, control de versiones y CI/CD. 

Entrene el modelo en el entorno de Jupyter Notebook, realice un seguimiento de los experimentos, guarde el modelo y los metadatos utilizando el registro de modelos e impleméntelo con un solo clic. 

TrueFoundry también brinda soporte para LLM, donde puede ajustar fácilmente los LLM de código abierto e implementarlos utilizando la infraestructura optimizada. Además, viene con integración con herramientas de capacitación de modelos de código abierto, plataformas de almacenamiento y servicio de modelos, control de versiones, registro de Docker y más. 

Consideraciones Finales:

Todas las plataformas que mencioné anteriormente son soluciones empresariales. Algunos ofrecen una opción gratuita limitada y otros tienen un componente de código abierto adjunto. Sin embargo, eventualmente tendrás que pasar a un servicio administrado para disfrutar de una plataforma con todas las funciones. 

Si esta publicación de blog se vuelve popular, le presentaré herramientas MLOps gratuitas y de código abierto que brindan un mayor control sobre sus datos y recursos.
 
 

Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) es un científico de datos profesional certificado al que le encanta crear modelos de aprendizaje automático. Actualmente, se centra en la creación de contenidos y en la redacción de blogs técnicos sobre tecnologías de ciencia de datos y aprendizaje automático. Abid tiene una maestría en gestión de tecnología y una licenciatura en ingeniería de telecomunicaciones. Su visión es construir un producto de inteligencia artificial utilizando una red neuronal gráfica para estudiantes que luchan contra enfermedades mentales.

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• Fuente: 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