Construirea modelelor AI în producție nu este un proces o singură dată. Este un proces iterativ în care setul de date, modelele și hiperparametrii sunt ajustați și îmbunătățiți continuu pentru a îmbunătăți acuratețea și viteza modelelor.
În acest proces iterativ, este importantă documentarea informațiilor despre seturi de date, modele și hiperparametri pentru referințe viitoare. Aici intervin metadatele.
Cuprins
Ce sunt metadatele în ML?
Mai simplu spus, metadatele sunt date despre date. În contextul învățării automate, metadatele sunt date generate în diferitele etape ale ciclului de viață al învățării automate. Acestea includ date despre artefacte, modele și seturi de date implicate în fiecare etapă.
Acest articol va analiza unele dintre cele mai bune platforme de urmărire a metadatelor AI pentru aplicațiile dvs. de ML.
Să explorăm!
AimStack
AimStack este un instrument de urmărire ușor de utilizat și open-source pentru metadatele dvs. ML. Deoarece este open-source, vă puteți autogăzdui AIM. Este implementat ca un pachet Python ușor pe care îl puteți utiliza pentru a vă înregistra rulările ML din codul dvs.
În plus, oferă o interfață de utilizare care facilitează vizualizarea metadatelor. De asemenea, puteți face interogări programatice folosind SDK-ul. Se integrează bine cu instrumentele ML populare, cum ar fi PyTorch, TensorFlow și MLflow.
Neptun
Neptune oferă o singură platformă de utilizat pentru a vă gestiona metadatele. Platforma are planuri care variază de la planuri individuale gratuite până la planuri de echipă și întreprinderi plătite.
Cu Neptune, puteți înregistra metadatele și le puteți vizualiza într-un tablou de bord interactiv online. Puteți genera jurnale despre setul de date utilizat, hiperparametrii și, practic, orice altceva în timpul fluxului de lucru de învățare automată. Acest lucru vă permite să urmăriți și să monitorizați experimentele.
Neptune se integrează cu instrumente ML populare, cum ar fi Hugging Face, Sci-Kit Learn și Keras.
Laboratorul de date Domino
Domino este o platformă MLOps populară pentru întreprinderi, utilizată de echipe pentru a dezvolta, implementa, monitoriza și gestiona în mod continuu modelele de învățare automată.
Ca platformă, Domino este alcătuită din mai multe componente. Componenta majoră utilizată în gestionarea metadatelor este componenta sistemului de înregistrare. Cu această caracteristică, Domino verifică și urmărește continuu modificările aduse codului, instrumentelor și datelor prin controlul versiunilor. De asemenea, puteți înregistra valori, artefacte și orice alte informații.
Viso
Viso este o platformă all-in-one, fără cod pentru construirea de aplicații de viziune computerizată. Cu Viso, puteți automatiza munca manuală și puteți construi modele scalabile. Include funcții de care veți avea nevoie în ciclul de viață al dezvoltării aplicațiilor de învățare automată.
Acestea includ instrumente pentru colectarea datelor, adnotarea datelor, instruire, dezvoltare și implementare, printre altele. Folosind managerul de implementare Viso, vă puteți monitoriza modelele pentru a identifica problemele.
De asemenea, puteți monitoriza evenimentele și valorile în cloud și le puteți prezenta în tablouri de bord interactive pentru ca echipa să le vadă și să colaboreze.
Studio by Iterative AI
Studio este o platformă pentru gestionarea datelor și a modelelor creată de Iterative AI. Oferă diferite planuri, inclusiv un plan gratuit pentru persoane fizice.
Studio are un registru de modele pentru a urmări modelele dvs. de învățare automată folosind depozitele Git. Platforma include, de asemenea, urmărirea pentru experimente, vizualizare și colaborare.
De asemenea, vă ajută să vă automatizați fluxurile de lucru de învățare automată și să construiți folosind o interfață de utilizare fără cod. Se integrează cu furnizorii dvs. Git populari, cum ar fi GitLab, GitHub și BitBucket.
Seldon
Seldon simplifică servirea și gestionarea modelelor de învățare automată la scară. Funcționează bine cu instrumente precum Tensorflow, SciKit-Learn și Hugging Face.
Printre alte moduri, Seldon vă ajută să îmbunătățiți eficiența prin monitorizarea și gestionarea modelelor dvs. Vă permite să urmăriți descendența modelului, să utilizați controlul versiunilor pentru a urmări datele și modelele dvs. și să creați jurnale pentru orice alte metadate.
Valohai
Valohai facilitează pentru dezvoltatori să înregistreze metadatele AI pentru experimente, seturi de date și modele. Acest lucru permite companiilor să construiască o bază de cunoștințe pentru operațiunile lor de învățare automată.
Se integrează cu instrumente precum Snowflake, BigQuery și RedShift. Este destinat în principal utilizatorilor întreprinderi. Opțiunile de utilizare includ utilizarea ca SaaS sau în contul dvs. cloud sau în infrastructura fizică.
Ridică-te
Arize este o platformă MLOps care le permite inginerilor de învățare automată să detecteze problemele cu modelele lor, să urmărească cauzele problemelor, să le rezolve și să își îmbunătățească modelele.
Funcționează ca un hub central pentru monitorizarea sănătății modelului. Cu Arize, puteți monitoriza lucruri precum deviația modelului, performanța și calitatea datelor. De asemenea, monitorizează schema și caracteristicile modelului dvs. și compară modificările din diferite versiuni.
Arize facilitează efectuarea de comparații A/B după teste. Puteți interoga valorile folosind un limbaj asemănător SQL. De asemenea, îl puteți accesa prin API-ul programatic GraphQL.
Cuvinte finale
În acest articol, am analizat metadate și de ce sunt importante în dezvoltarea Inteligenței Artificiale.
De asemenea, am acoperit cele mai comune și cele mai bune instrumente pentru gestionarea metadatelor produse în fluxurile dvs. de lucru Machine Learning.
Apoi, verificați platformele AI pentru a vă construi aplicația modernă.