Vytváření modelů umělé inteligence ve výrobě není jednorázový proces. Jedná se o iterativní proces, při kterém se datová sada, modely a hyperparametry neustále upravují a vylepšují, aby se zlepšila přesnost a rychlost modelů.
V tomto iterativním procesu je důležité dokumentování informací o datových sadách, modelech a hyperparametrech pro budoucí použití. To je místo, kde přicházejí metadata.
Table of Contents
Co jsou metadata v ML?
Jednoduše řečeno, metadata jsou data o datech. V kontextu strojového učení jsou metadata data generovaná v různých fázích životního cyklu strojového učení. To zahrnuje data o artefaktech, modelech a souborech dat zahrnutých v každé fázi.
Tento článek přezkoumá některé z nejlepších platforem pro sledování metadat AI pro vaše aplikace ML.
Pojďme prozkoumat!
AimStack
AimStack je snadno použitelný a open source tracker pro vaše metadata ML. Protože se jedná o open-source, můžete svůj AIM hostit sami. Je implementován jako odlehčený balíček Pythonu, který můžete použít k protokolování běhů ML z vašeho kódu.
Kromě toho poskytuje uživatelské rozhraní, které usnadňuje vizualizaci vašich metadat. Pomocí sady SDK můžete také vytvářet programatické dotazy. Dobře se integruje s oblíbenými nástroji ML, jako jsou PyTorch, TensorFlow a MLflow.
Neptune
Neptune poskytuje jedinou platformu pro správu vašich metadat. Platforma má plány od bezplatných individuálních po placené týmové a podnikové plány.
S Neptunem můžete zaznamenávat metadata a zobrazovat je na interaktivním online panelu. Během pracovního postupu strojového učení můžete generovat protokoly o použité datové sadě, hyperparametrech a v podstatě o čemkoli jiném. To vám umožní sledovat a monitorovat experimenty.
Neptune se integruje s oblíbenými nástroji ML, jako jsou Hugging Face, Sci-Kit Learn a Keras.
datová laboratoř Domino
Domino je oblíbená podniková platforma MLOps, kterou používají týmy k neustálému vývoji, nasazení, sledování a správě modelů strojového učení.
Jako platforma se Domino skládá z několika komponent. Hlavní složkou používanou při správě metadat je systém záznamové složky. Díky této funkci Domino neustále kontroluje a sleduje změny kódu, nástrojů a dat prostřednictvím správy verzí. Můžete také protokolovat metriky, artefakty a jakékoli další informace.
Viso
Viso je all-in-one platforma bez kódu pro vytváření aplikací počítačového vidění. S Viso můžete automatizovat manuální práci a vytvářet škálovatelné modely. Zahrnuje funkce, které budete potřebovat v životním cyklu vývoje vašich aplikací strojového učení.
Mezi ně patří mimo jiné nástroje pro sběr dat, anotaci dat, školení, vývoj a nasazení. Pomocí správce nasazení Viso můžete monitorovat své modely a identifikovat problémy.
Můžete také sledovat události a metriky v cloudu a prezentovat je na interaktivních řídicích panelech, které si tým může zobrazit a spolupracovat.
Studio od Iterative AI
Studio je platforma pro správu dat a modelů vytvořená iterativní AI. Nabízí různé plány, včetně bezplatného plánu pro jednotlivce.
Studio má registr modelů pro sledování vašich modelů strojového učení pomocí repozitářů Git. Platforma také zahrnuje sledování experimentů, vizualizaci a spolupráci.
Pomáhá vám také automatizovat vaše pracovní postupy strojového učení a vytvářet pomocí uživatelského rozhraní bez kódu. Integruje se s vašimi oblíbenými poskytovateli Git, jako jsou GitLab, GitHub a BitBucket.
žřídka
Seldon zjednodušuje obsluhu a správu modelů strojového učení ve velkém. Funguje dobře s nástroji jako Tensorflow, SciKit-Learn a Hugging Face.
Seldon vám mimo jiné pomáhá zlepšit efektivitu sledováním a správou vašich modelů. Umožňuje vám sledovat linii vašeho modelu, používat správu verzí ke sledování vašich dat a modelů a vytvářet protokoly pro jakákoli další metadata.
Valohai
Valohai usnadňuje vývojářům protokolování metadat AI pro experimenty, datové sady a modely. To umožňuje společnostem vybudovat znalostní základnu pro své operace strojového učení.
Integruje se s nástroji jako Snowflake, BigQuery a RedShift. Je určen především pro podnikové uživatele. Možnosti použití zahrnují použití jako SaaS nebo na vašem cloudovém účtu nebo fyzické infrastruktuře.
Arize
Arize je platforma MLOps, která umožňuje inženýrům strojového učení detekovat problémy s jejich modely, sledovat příčiny problémů, řešit je a zlepšovat své modely.
Funguje jako centrální centrum pro monitorování stavu modelu. S Arize můžete sledovat věci, jako je posun modelu, výkon a kvalita dat. Monitoruje také schéma a funkce vašeho modelu a porovnává změny v různých verzích.
Arize usnadňuje provádění A/B srovnání po testech. Metriky můžete dotazovat pomocí jazyka podobného SQL. Můžete k němu také přistupovat prostřednictvím programového API GraphQL.
Závěrečná slova
V tomto článku jsme prošli metadata a proč jsou důležitá při vývoji umělé inteligence.
Zabývali jsme se také nejběžnějšími a nejlepšími nástroji pro správu metadat vytvořených ve vašich pracovních postupech Machine Learning.
Dále se podívejte na platformy umělé inteligence, abyste mohli vytvořit svou moderní aplikaci.