Τα MLOps (Machine Learning Operations), όπως έχουμε αναφέρει και σε παλαιότερο άρθρο μας, αποτελούν μια προσέγγιση για τη διαχείριση έργων machine learning σε μεγάλη κλίμακα.

Είναι ένα σύνολο μεθόδων και εργαλείων για μεγαλύτερη αυτοματοποίηση που ενισχύουν τη συνεργασία μεταξύ της ομάδας δεδομένων μιας επιχείρησης και διευκολύνουν τη διαχείριση ολόκληρου του κύκλου ζωής των μοντέλων μηχανικής μάθησης.

Στο σημερινό λοιπόν άρθρο θα δούμε τα εξής 10 καλύτερα MLOps εργαλεία που αξίζει να γνωρίζεις:

- MLFlow

- Comet ML

- Weights & Biases

- Metaflow

- Kedro

- Data Version Control

- Fiddler AI

- AWS SageMaker

- Kubeflow

- DagsHub

Ας ξεκινήσουμε με το πρώτο MLOps εργαλείο στη λίστα μας.

Εργαλείο #1: MLFlow

Το MLflow αποτελεί ένα εργαλείο ανοιχτού κώδικα που βοηθά στην διαχείριση βασικών μερών του κύκλου ζωής ενός έργου machine learning και χρησιμοποιείται γενικότερα για παρακολούθηση πειραμάτων.

Μέσα από τη χρήση του μπορεί κάποιος data scientist ή ένας machine learning engineer να διαχειριστεί τα πειράματα μηχανικής εκμάθησης και να μοντελοποιήσει μετα-δεδομένα χρησιμοποιώντας Python, R, Java και REST API.

Το MLflow έχει τέσσερις βασικές λειτουργίες:

- Το MLflow Tracking για αποθήκευση και πρόσβαση σε κώδικα και δεδομένα

- Τα MLflow Projects

- Τα MLflow Models για ανάπτυξη και διαχείριση μοντέλων μηχανικής μάθησης σε διάφορα περιβάλλοντα

- Το MLflow Model Registry, ένας κεντρικός χώρος αποθήκευσης μοντέλων που παρέχει διαχείριση εκδόσεων, σχολιασμούς κ.α.

Εργαλείο #2: Comet ML

Το Comet ML αποτελεί μια πλατφόρμα για παρακολούθηση, σύγκριση και γενικότερη βελτιστοποίηση μοντέλων και πειραμάτων μηχανικής μάθησης.

Μπορεί εύκολα να χρησιμοποιηθεί με ευρεία γκάμα βιβλιοθηκών μηχανικής εκμάθησης, όπως Scikit-learn, Pytorch και TensorFlow.

Το Comet ML παρέχει επίσης την δυνατότητα οπτικοποίησης δειγμάτων από εικόνες, ήχο και δεδομένα πίνακα.

Εργαλείο #3: Weights & Biases

Το Weights & Biases αποτελεί μια πλατφόρμα machine learning για παρακολούθηση πειραμάτων, έκδοση δεδομένων και μοντέλων, επανάληψη σε σύνολα δεδομένων, αξιολόγηση απόδοσης και διαχείριση ροών εργασιών μηχανικής μάθησης.

Ακόμη, διαθέτει έναν φιλικό προς το χρήστη κεντρικό πίνακα ελέγχου για πειράματα μηχανικής μάθησης και μπορεί να ενσωματωθεί εύκολα και άμεσα με άλλες βιβλιοθήκες μηχανικής μάθησης, όπως Keras και PyTorch.

Εργαλείο #4: Metaflow

Το Metaflow είναι ένα εργαλείο διαχείρισης ροής εργασιών για έργα επιστήμης δεδομένων και μηχανικής μάθησης.

Με το Metaflow, βελτιστοποιείται ο σχεδιασμός ροών εργασίας, και επιτυγχάνεται η έκδοση αυτόματων πειραμάτων και δεδομένων μηχανικής μάθησης.

Λειτουργεί με πολλαπλά clouds και πακέτα Python μηχανικής εκμάθησης, όπως το Scikit-learn και το Tensorflow.

Το Metaflow αναπτύχθηκε αρχικά στο Netflix για να καλύψει τις ανάγκες των επιστημόνων δεδομένων που εργάζονται σε απαιτητικά και μεγάλα δεδομένα.

Σήμερα χρησιμοποιείται από εκατοντάδες εταιρείες σε διάφορους κλάδους, ενισχύοντας έργα στο χώρο της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP), της επιστήμης των δεδομένων και της στατιστικής.

Εργαλείο #5: Kedro

Το Kedro είναι ένα δημοφιλές εργαλείο ενορχήστρωσης ροής εργασίας που βασίζεται στην γλώσσα προγραμματισμού Python.

Χρησιμοποιώντας το Kedro, μπορούν εύκολα να ρυθμιστούν διάφοροι παράμετροι και εξαρτήσεις, να πραγματοποιηθεί καταγραφή και παρακολούθηση πειραμάτων όπως επίσης και δημιουργία επαναχρησιμοποιούμενου κώδικα.

Εργαλείο #6: Data Version Control

Το Data Version Control είναι ένα δημοφιλές εργαλείο open source για έργα μηχανικής μάθησης.

Λειτουργεί πολύ καλά με το Git για παροχή κώδικα, δεδομένων, μοντέλων, μεταδεδομένων και διαχείριση εκδόσεων.

Μπορεί ακόμη να χρησιμοποιηθεί για παρακολούθηση πειραμάτων, αναπαραγωγιμότητα, και συνεχή ενσωμάτωση και ανάπτυξη για μηχανική μάθηση χρησιμοποιώντας CML (Continuous Machine Learning).

Εργαλείο #7: Fiddler AI

Το Fiddler AI είναι ένα εργαλείο παρακολούθησης μοντέλων machine learning με εύχρηστο User Interface.

Παρέχει τη δυνατότητα στον χρήστη να εξηγεί και να εντοπίζει σφάλματα σε προβλέψεις, να αναλύει το πώς λειτουργεί ολόκληρο το σύνολο δεδομένων, καθώς και να αναπτύσσει μοντέλα μηχανικής μάθησης σε κλίμακα και να παρακολουθείτε την απόδοσή τους.

Ανάμεσα στις βασικές δυνατότητες του Fiddler AI είναι η παρακολούθηση απόδοσης, η παρακολούθηση ακραίων τιμών και η ακεραιότητα δεδομένων.

Εργαλείο #8: Amazon Web Services SageMaker

Συνεχίζοντας, το Amazon Web Services SageMaker αποτελεί μια ενιαία και ολοκληρωμένη λύση για MLOps.

Ο χρήστης μπορεί να εκπαιδεύσει και να επιταχύνει την ανάπτυξη μοντέλων και να πραγματοποιήσει διάφορα πειράματα παρακολούθησης και έκδοσης, μεταξύ άλλων.

Κάποια βασικά χαρακτηριστικά του AWS Sagemaker είναι τα ακόλουθα:

- Ένα συνεργατικό περιβάλλον για ομάδες data science

- Ανάπτυξη και διαχείριση μοντέλων στην παραγωγή

- Παρακολούθηση και συντήρηση εκδόσεων μοντέλων

- CI/CD για αυτόματη ενσωμάτωση και ανάπτυξη

Εργαλείο #9: Kubeflow

Το Kubeflow είναι ένα βασικό εργαλείο MLOps, καθώς κάνει την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης στο Kubernetes απλή και επεκτάσιμη.

Μπορεί να χρησιμοποιηθεί από data scientists για προετοιμασία δεδομένων, εκπαίδευση και βελτιστοποίηση μοντέλων, ανάπτυξη ροής εργασίας μηχανικής εκμάθησης τοπικά, εσωτερικής εγκατάστασης ή στο cloud.

Ανάμεσα στα βασικά του χαρακτηριστικά συγκαταλέγονται:

- Ένας κεντρικός πίνακας ελέγχου με διαδραστικό περιβάλλον εργασίας χρήστη

- Εγγενής υποστήριξη για JupyterLab, RStudio και Visual Studio Code

- Ρύθμιση υπερπαραμέτρων

Εργαλείο #10: DagsHub

Το DagsHub αποτελεί μια πλατφόρμα που δημιουργήθηκε για την κοινότητα μηχανικής μάθησης προκειμένου να παρακολουθεί και να εκδίδει δεδομένα, μοντέλα, πειράματα, και τον κώδικα.

Παρέχει την δυνατότητα στις ομάδες δεδομένων να δημιουργούν, να τροποποιούν και να μοιράζονται έργα μηχανικής εκμάθησης.

Ανάμεσα στα βασικά χαρακτηριστικά του είναι τα ακόλουθα:

- Αποθετήριο Git και DVC για τα έργα machine learning

- Εκτέλεση CI/CD για εκπαίδευση και ανάπτυξη μοντέλων

- Δυνατότητα σχολιασμού του αρχείου, της γραμμής του κώδικα ή του συνόλου δεδομένων

- Συγχώνευση δεδομένων

Με Λίγα Λόγια

Το κάθε εργαλείο MLOps (Machine Learning Operations) έχει τα δικά του βασικά χαρακτηριστικά και λειτουργίες, ανάλογα με τις ξεχωριστές ανάγκες κάθε επαγγελματία και επιχείρησης.

Αν λοιπόν η επιστήμη των δεδομένων και το Machine Learning είναι το μονοπάτι που θέλεις να ακολουθήσεις επαγγελματικά, πάρε μέρος στο Data Engineering Bootcamp της Big Blue και γίνε πιστοποιημένος Data Engineer σε 3 μόλις μήνες, αποκτώντας ουσιαστική πρακτική γνώση και έμαση σύνδεση με την αγορά εργασίας!