Vytváření modelů umělé inteligence v oblasti výroby není záležitostí jednoho kroku. Jedná se o opakující se proces, během kterého dochází k neustálým úpravám a zdokonalování datových sad, samotných modelů a jejich hyperparametrů s cílem dosáhnout vyšší přesnosti a rychlosti.
V tomto iterativním postupu je klíčové pečlivě dokumentovat informace o použitých datech, modelech a hyperparametrech pro budoucí použití. Právě zde se uplatňují metadata.
Co jsou to metadata v kontextu strojového učení?
Zjednodušeně řečeno, metadata představují data o datech. V kontextu strojového učení se jedná o informace generované v různých fázích životního cyklu modelů. Patří sem data o artefaktech, samotných modelech a datových souborech používaných v každé fázi.
Tento článek se zaměří na některé z nejlepších platforem pro sledování metadat umělé inteligence, které můžete využít pro vaše aplikace strojového učení.
Pojďme se na ně podívat!
AimStack
AimStack je intuitivní a open-source nástroj určený ke sledování vašich metadat souvisejících se strojovým učením. Jelikož je open-source, máte možnost hostovat jej na vlastních serverech. Je implementován jako nenáročný Python balíček, který umožňuje zaznamenávat běhy ML z vašeho kódu.
Kromě toho nabízí uživatelsky přívětivé rozhraní pro vizualizaci metadat a sadu SDK pro vytváření programových dotazů. Bezproblémově se integruje s populárními nástroji pro strojové učení jako PyTorch, TensorFlow a MLflow.
Neptune
Neptune poskytuje centralizovanou platformu pro správu vašich metadat. Nabízí různé plány, od bezplatných pro jednotlivce po placené varianty pro týmy a podniky.
S Neptunem můžete zaznamenávat metadata a vizualizovat je na interaktivním online panelu. Během procesu strojového učení můžete generovat záznamy o použitých datových sadách, hyperparametrech a prakticky o jakýchkoli dalších relevantních informacích. To vám umožňuje sledovat a monitorovat vaše experimenty.
Neptune je kompatibilní s oblíbenými ML nástroji, včetně Hugging Face, Sci-Kit Learn a Keras.
Domino Data Lab
Domino je široce využívaná podniková platforma MLOps, kterou týmy používají pro kontinuální vývoj, nasazování, sledování a správu modelů strojového učení.
Platforma Domino se skládá z několika komponent. Hlavní složkou pro správu metadat je systém záznamových složek. Tato funkce průběžně kontroluje a monitoruje změny v kódu, nástrojích a datech prostřednictvím správy verzí. Umožňuje také protokolování metrik, artefaktů a dalších informací.
Viso
Viso je komplexní platforma s rozhraním bez nutnosti kódování, která slouží k vytváření aplikací pro počítačové vidění. Umožňuje automatizaci manuálních úloh a vytváření škálovatelných modelů. Obsahuje nástroje potřebné pro celý životní cyklus vývoje aplikací strojového učení.
Mezi tyto nástroje patří mimo jiné ty pro sběr a anotaci dat, trénování modelů a jejich vývoj a nasazení. Správce nasazení Viso umožňuje monitorovat modely a identifikovat případné problémy.
Umožňuje také sledovat události a metriky v cloudu a prezentovat je na interaktivních řídicích panelech, kde může tým prohlížet a spolupracovat.
Studio od Iterative AI
Studio je platforma vytvořená společností Iterative AI, která se zaměřuje na správu dat a modelů. Nabízí různé plány, včetně bezplatného plánu pro individuální uživatele.
Studio obsahuje registr modelů, který umožňuje sledování modelů strojového učení pomocí repozitářů Git. Platforma zahrnuje také sledování experimentů, vizualizaci a možnosti pro spolupráci.
Kromě toho pomáhá s automatizací pracovních postupů strojového učení a umožňuje vytvářet je pomocí uživatelského rozhraní bez nutnosti kódování. Studio se integruje s populárními poskytovateli Git, jako jsou GitLab, GitHub a BitBucket.
Seldon
Seldon zjednodušuje obsluhu a správu modelů strojového učení ve velkém měřítku. Je kompatibilní s nástroji jako Tensorflow, SciKit-Learn a Hugging Face.
Kromě jiného vám Seldon pomáhá zlepšovat efektivitu sledováním a správou vašich modelů. Umožňuje sledovat linii modelů, používat správu verzí pro sledování dat a modelů a vytvářet záznamy pro další metadata.
Valohai
Valohai usnadňuje vývojářům protokolování metadat AI pro experimenty, datové sady a modely. To umožňuje firmám budovat znalostní bázi pro své operace strojového učení.
Integruje se s nástroji jako Snowflake, BigQuery a RedShift. Je určen především pro firemní uživatele. Valohai lze využívat jako SaaS nebo na vašem cloudovém účtu či fyzické infrastruktuře.
Arize
Arize je platforma MLOps, která umožňuje inženýrům strojového učení detekovat problémy s jejich modely, sledovat příčiny těchto problémů, řešit je a zlepšovat modely.
Slouží jako centrální hub pro monitorování stavu modelu. Pomocí Arize můžete sledovat faktory, jako je posun modelu, výkon a kvalita dat. Monitoruje také schéma a vlastnosti modelu a porovnává změny v různých verzích.
Arize usnadňuje provádění A/B testů po spuštění. Metriky lze dotazovat pomocí jazyka podobného SQL. K platformě je také možné přistupovat prostřednictvím programového API GraphQL.
Závěrem
V tomto článku jsme se věnovali metadatům a jejich významu v kontextu vývoje umělé inteligence.
Také jsme probrali nejběžnější a nejlepší dostupné nástroje pro správu metadat vznikajících během vašich procesů strojového učení.
Doporučujeme dále prozkoumat platformy umělé inteligence pro vytváření moderních aplikací.