Изграждането на AI модели в производството не е еднократен процес. Това е итеративен процес, при който наборът от данни, моделите и хиперпараметрите непрекъснато се променят и подобряват, за да се подобри точността и скоростта на моделите.
В този итеративен процес документирането на информация за набори от данни, модели и хиперпараметри за бъдещи справки е важно. Това е мястото, където влизат метаданните.
Съдържание
Какво представляват метаданните в ML?
Просто казано, метаданните са данни за данни. В контекста на машинното обучение метаданните са данни, генерирани на различните етапи от жизнения цикъл на машинното обучение. Това включва данни за артефакти, модели и набори от данни, включени на всеки етап.
Тази статия ще прегледа някои от най-добрите AI платформи за проследяване на метаданни за вашите ML приложения.
Нека изследваме!
AimStack
AimStack е лесен за използване инструмент за проследяване с отворен код за вашите ML метаданни. Тъй като е с отворен код, можете сами да хоствате своя AIM. Той е реализиран като лек пакет на Python, който можете да използвате, за да регистрирате вашите ML работи от вашия код.
В допълнение, той предоставя потребителски интерфейс, който улеснява визуализирането на вашите метаданни. Можете също така да правите програмни заявки с помощта на SDK. Той се интегрира добре с популярни ML инструменти като PyTorch, TensorFlow и MLflow.
Нептун
Neptune предоставя единна платформа, която да използвате за управление на вашите метаданни. Платформата има планове, вариращи от безплатни индивидуални до платени екипни и корпоративни планове.
С Neptune можете да регистрирате метаданни и да ги преглеждате в интерактивно онлайн табло. Можете да генерирате регистрационни файлове за използвания набор от данни, хиперпараметрите и общо взето всичко друго по време на вашия работен процес на машинно обучение. Това ви позволява да проследявате и наблюдавате експерименти.
Neptune се интегрира с популярни ML инструменти като Hugging Face, Sci-Kit Learn и Keras.
Domino Data Lab
Domino е популярна корпоративна MLOps платформа, използвана от екипи за непрекъснато разработване, внедряване, наблюдение и управление на модели на машинно обучение.
Като платформа Domino се състои от няколко компонента. Основният компонент, използван при управлението на метаданни, е компонентът на системата за запис. С тази функция Domino непрекъснато проверява и проследява промените в кода, инструментите и данните чрез контрол на версиите. Можете също да регистрирате показатели, артефакти и всяка друга информация.
Viso
Viso е всичко-в-едно платформа без код за изграждане на приложения за компютърно зрение. С Viso можете да автоматизирате ръчната работа и да създавате мащабируеми модели. Той включва функции, от които ще се нуждаете в жизнения цикъл на разработка на вашите приложения за машинно обучение.
Те включват инструменти за събиране на данни, анотиране на данни, обучение, разработване и внедряване, наред с други. С помощта на мениджъра за внедряване на Viso можете да наблюдавате вашите модели, за да идентифицирате проблеми.
Можете също да наблюдавате събития и показатели в облака и да ги представяте в интерактивни табла за управление, за да може екипът да ги преглежда и да си сътрудничи.
Студио от Iterative AI
Studio е платформа за управление на данни и модели, създадена от Iterative AI. Предлага различни планове, включително безплатен план за физически лица.
Studio има регистър на моделите за проследяване на вашите модели за машинно обучение с помощта на Git хранилища. Платформата включва също проследяване за експерименти, визуализация и сътрудничество.
Той също така ви помага да автоматизирате вашите работни потоци за машинно обучение и да изграждате с помощта на потребителски интерфейс без код. Той се интегрира с вашите популярни доставчици на Git, като GitLab, GitHub и BitBucket.
Селдън
Seldon опростява обслужването и управлението на модели за машинно обучение в мащаб. Работи добре с инструменти като Tensorflow, SciKit-Learn и Hugging Face.
Наред с други начини Seldon ви помага да подобрите ефективността чрез наблюдение и управление на вашите модели. Той ви позволява да проследявате родословието на вашия модел, да използвате контрола на версиите, за да следите вашите данни и модели и да създавате регистрационни файлове за всякакви други метаданни.
Валохай
Valohai улеснява разработчиците да регистрират AI метаданни, свързани с експерименти, набори от данни и модели. Това позволява на компаниите да изградят база от знания за своите операции за машинно обучение.
Той се интегрира с инструменти като Snowflake, BigQuery и RedShift. Предназначен е главно за корпоративни потребители. Опциите за използване включват използването му като SaaS или във вашия облачен акаунт или физическа инфраструктура.
Арайз
Arize е MLOps платформа, която позволява на инженерите по машинно обучение да откриват проблеми с техните модели, да проследяват причините за проблемите, да ги разрешават и да подобряват своите модели.
Той функционира като централен център за наблюдение на здравето на модела. С Arize можете да наблюдавате неща като дрейф на модела, производителност и качество на данните. Той също така следи схемата и функциите на вашия модел и сравнява промените в различните версии.
Arize улеснява извършването на A/B сравнения след тестове. Можете да правите заявки за показатели, като използвате език, подобен на SQL. Можете също така да получите достъп до него чрез програмния API на GraphQL.
Заключителни думи
В тази статия разгледахме метаданните и защо те са важни при разработването на изкуствен интелект.
Ние също така покрихме най-често срещаните и най-добри инструменти за управление на метаданни, създадени във вашите работни потоци за машинно обучение.
След това разгледайте AI платформите, за да създадете своето модерно приложение.