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Atrás quedaron los días en que los modelos simplemente eran entrenados y dejados acumulando polvo en un estante. Hoy en día, el valor real del aprendizaje automático radica en su capacidad para mejorar las aplicaciones del mundo real y ofrecer resultados comerciales tangibles.

Sin embargo, el camino desde un modelo entrenado hasta una producción está lleno de desafíos. Implementar modelos a escala, garantizar una integración perfecta con la infraestructura existente y mantener un alto rendimiento y confiabilidad son solo algunos de los obstáculos que enfrentan los ingenieros de MLOP.

Afortunadamente, hoy en día existen muchas herramientas y marcos MLOps potentes disponibles para simplificar y agilizar el proceso de implementación de un modelo. En esta publicación de blog, conoceremos las siete principales herramientas de implementación y servicio de modelos en 7 que están revolucionando la forma en que se implementan y consumen los modelos de aprendizaje automático (ML).

flujo ml es una plataforma de código abierto que simplifica todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, incluida la implementación. Proporciona una API de Python, R, Java y REST para implementar modelos en varios entornos, como AWS SageMaker, Azure ML y Kubernetes. 

MLflow proporciona una solución integral para gestionar proyectos de aprendizaje automático con funciones como control de versiones de modelos, seguimiento de experimentos, reproducibilidad, empaquetado de modelos y servicio de modelos. 

Ray servir es una biblioteca de servicio de modelos escalable construida sobre el marco de computación distribuida de Ray. Le permite implementar sus modelos como microservicios y maneja la infraestructura subyacente, lo que facilita escalar y actualizar sus modelos. Ray Serve admite una amplia gama de marcos de aprendizaje automático y proporciona funciones como transmisión de respuestas, procesamiento por lotes de solicitudes dinámicas, servicio de múltiples nodos/multi-GPU, control de versiones y reversiones.

Kubeflow es un marco de código abierto para implementar y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes. Proporciona un conjunto de herramientas y componentes que simplifican la implementación, el escalado y la gestión de modelos de ML. Kubeflow se integra con marcos de aprendizaje automático populares como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn, y ofrece funciones como entrenamiento y servicio de modelos, seguimiento de experimentos, orquestación de ml, AutoML y ajuste de hiperparámetros.

Núcleo Seldon es una plataforma de código abierto para implementar modelos de aprendizaje automático que se pueden ejecutar localmente en una computadora portátil y en Kubernetes. Proporciona un marco flexible y extensible para servir modelos creados con varios marcos de aprendizaje automático.

Seldon Core se puede implementar localmente usando Docker para realizar pruebas y luego escalar en Kubernetes para producción. Permite a los usuarios implementar modelos únicos o canalizaciones de varios pasos y puede ahorrar costos de infraestructura. Está diseñado para ser liviano, escalable y compatible con varios proveedores de nube.

BentoML es un marco de código abierto que simplifica el proceso de creación, implementación y gestión de modelos de aprendizaje automático. Proporciona una API de alto nivel para empaquetar sus modelos en un formato estandarizado llamado "bentos" y admite múltiples opciones de implementación, incluidas AWS Lambda, Docker y Kubernetes. 

La flexibilidad, la optimización del rendimiento y la compatibilidad con varias opciones de implementación de BentoML lo convierten en una herramienta valiosa para los equipos que buscan crear aplicaciones de IA confiables, escalables y rentables.

Tiempo de ejecución de ONNX es un motor de inferencia multiplataforma de código abierto para implementar modelos en el formato Open Neural Network Exchange (ONNX). Proporciona capacidades de inferencia de alto rendimiento en varias plataformas y dispositivos, incluidas CPU, GPU y aceleradores de IA. 

ONNX Runtime admite una amplia gama de marcos de aprendizaje automático como PyTorch, TensorFlow/Keras, TFLite, scikit-learn y otros marcos. Ofrece optimizaciones para mejorar el rendimiento y la eficiencia.

Publicación de TensorFlow es una herramienta de código abierto para servir modelos de TensorFlow en producción. Está diseñado para profesionales del aprendizaje automático que están familiarizados con el marco TensorFlow para el seguimiento y la capacitación de modelos. La herramienta es muy flexible y escalable, lo que permite implementar modelos como API gRPC o REST. 

TensorFlow Serving tiene varias características, como control de versiones de modelos, carga automática de modelos y procesamiento por lotes, que mejoran el rendimiento. Se integra perfectamente con el ecosistema TensorFlow y se puede implementar en varias plataformas, como Kubernetes y Docker.

Las herramientas mencionadas anteriormente ofrecen una variedad de capacidades y pueden satisfacer diferentes necesidades. Ya sea que prefiera una herramienta de un extremo a otro como MLflow o Kubeflow, o una solución más enfocada como BentoML u ONNX Runtime, estas herramientas pueden ayudarlo a optimizar el proceso de implementación de su modelo y garantizar que sus modelos sean fácilmente accesibles y escalables en producción.
 
 

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/top-7-model-deployment-and-serving-tools?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=top-7-model-deployment-and-serving-tools