Dezvoltarea modelelor de inteligență artificială în producție nu reprezintă o acțiune singulară. Aceasta implică un proces repetitiv, în care datele, modelele și hiperparametrii sunt ajustați și îmbunătățiți în mod continuu pentru a spori precizia și eficiența modelelor.
În cadrul acestui proces iterativ, este esențială documentarea informațiilor despre seturile de date, modele și hiperparametri pentru consultări viitoare. În acest context, metadatele devin cruciale.
Ce reprezintă metadatele în contextul învățării automate?
Simplificat, metadatele sunt date despre date. În contextul învățării automate, acestea sunt informații generate în diversele faze ale ciclului de viață al învățării automate. Acestea cuprind date despre artefacte, modele și seturi de date implicate în fiecare etapă.
Acest articol va analiza câteva dintre cele mai performante platforme de monitorizare a metadatelor AI, adaptate aplicațiilor dvs. de învățare automată.
Haideți să le explorăm!
AimStack
AimStack este un instrument de monitorizare a metadatelor ML, ușor de utilizat și cu sursă deschisă. Fiind open-source, permite autogăzduirea AIM. Este implementat ca un pachet Python ușor, care poate fi folosit pentru a înregistra rulările ML direct din codul dvs.
În plus, oferă o interfață intuitivă, facilitând vizualizarea metadatelor. De asemenea, se pot efectua interogări programatic, folosind SDK-ul. Se integrează eficient cu instrumente ML populare, cum ar fi PyTorch, TensorFlow și MLflow.
Neptune
Neptune oferă o platformă unică pentru gestionarea metadatelor. Platforma pune la dispoziție planuri diverse, de la opțiuni gratuite pentru utilizatori individuali, până la abonamente plătite pentru echipe și companii.
Cu Neptune, puteți înregistra metadatele și le puteți vizualiza într-un tablou de bord interactiv online. Puteți genera înregistrări despre seturile de date utilizate, hiperparametri și, în general, despre orice altceva relevant în timpul fluxului de lucru al învățării automate. Acest lucru facilitează urmărirea și monitorizarea experimentelor.
Neptune se integrează cu instrumente ML cunoscute, cum ar fi Hugging Face, Sci-Kit Learn și Keras.
Domino Data Lab
Domino este o platformă MLOps populară pentru companii, utilizată de echipe pentru a dezvolta, implementa, monitoriza și gestiona în mod continuu modelele de învățare automată.
Ca platformă, Domino este structurată din diverse componente. Componenta principală utilizată în gestionarea metadatelor este sistemul de înregistrare. Cu această facilitate, Domino verifică și urmărește constant modificările aduse codului, instrumentelor și datelor, prin controlul versiunilor. De asemenea, permite înregistrarea valorilor, artefactelor și a oricăror alte informații relevante.
Viso
Viso este o platformă completă, fără cod, destinată creării de aplicații de viziune computerizată. Cu Viso, se poate automatiza munca manuală și se pot dezvolta modele scalabile. Include funcționalități esențiale în ciclul de viață al dezvoltării aplicațiilor de învățare automată.
Acestea includ instrumente pentru colectarea datelor, adnotarea datelor, instruire, dezvoltare și implementare, printre altele. Prin intermediul managerului de implementare Viso, modelele pot fi monitorizate pentru a identifica eventualele probleme.
De asemenea, se pot monitoriza evenimentele și valorile în cloud, prezentându-le în tablouri de bord interactive, pentru ca echipa să le vizualizeze și să colaboreze eficient.
Studio by Iterative AI
Studio este o platformă creată de Iterative AI, destinată gestionării datelor și modelelor. Aceasta oferă diverse planuri, inclusiv o opțiune gratuită pentru uz individual.
Studio dispune de un registru de modele, pentru a urmări modelele de învățare automată folosind depozitele Git. Platforma include și monitorizarea experimentelor, vizualizare și colaborare.
De asemenea, ajută la automatizarea fluxurilor de lucru de învățare automată, oferind o interfață de utilizare fără cod. Se integrează cu furnizori Git populari, cum ar fi GitLab, GitHub și BitBucket.
Seldon
Seldon simplifică servirea și gestionarea modelelor de învățare automată la scară largă. Funcționează eficient cu instrumente precum Tensorflow, SciKit-Learn și Hugging Face.
Printre altele, Seldon ajută la îmbunătățirea eficienței prin monitorizarea și gestionarea modelelor. Permite urmărirea liniei de descendenta a modelului, folosirea controlului versiunilor pentru a urmări datele și modelele și crearea de jurnale pentru orice alte metadate relevante.
Valohai
Valohai facilitează înregistrarea metadatelor AI pentru experimente, seturi de date și modele. Acest lucru permite companiilor să construiască o bază de cunoștințe solidă pentru operațiunile lor de învățare automată.
Se integrează cu instrumente precum Snowflake, BigQuery și RedShift. Este destinat în principal utilizatorilor din cadrul companiilor. Opțiunile de utilizare includ utilizarea ca SaaS sau în contul dvs. cloud, sau în infrastructura fizică.
Arize
Arize este o platformă MLOps care permite inginerilor de învățare automată să identifice problemele modelelor, să urmărească cauzele acestora, să le rezolve și să-și îmbunătățească modelele.
Funcționează ca un hub central pentru monitorizarea stării de sănătate a modelelor. Cu Arize, se pot monitoriza aspecte precum deviația modelului, performanța și calitatea datelor. De asemenea, se monitorizează schema și caracteristicile modelului, comparând modificările dintre diverse versiuni.
Arize facilitează efectuarea de comparații A/B după teste. Se pot interoga valorile folosind un limbaj similar cu SQL. De asemenea, poate fi accesat prin API-ul programatic GraphQL.
Concluzie
În acest articol, am explorat conceptul de metadate și importanța lor în dezvoltarea inteligenței artificiale.
De asemenea, am prezentat cele mai populare și eficiente instrumente pentru gestionarea metadatelor generate în cadrul fluxurilor de lucru de învățare automată.
Vă invităm să analizați aceste platforme AI, pentru a contribui la crearea aplicațiilor moderne.