Dadas las necesidades siempre cambiantes de los proyectos de ML, se considera seguro utilizar herramientas MLOps de código abierto
Los modelos ML son fáciles de diseñar cuando el único factor a considerar es la capacidad de predecir el resultado. El aprendizaje continuo, considerado como el paso fundamental hacia la inteligencia artificial, se logra mediante el rediseño de los modelos de ML utilizados para el entrenamiento. Con millones y millones de bytes de datos involucrados y tareas distribuidas entre varios equipos, se convierte en una persecución inútil cuando llega el momento de depurar o adaptar los parámetros modificados. Para incorporar escalabilidad, flexibilidad y retractabilidad en un modelo de ML , los desarrolladores suelen optar por marcos MLOps . Dadas las necesidades siempre cambiantes de los proyectos de ML, se considera seguro utilizar herramientas MLOps de código abierto . Aquí está la lista de los 10 mejoresHerramientas MLOps de código abierto que puede usar para sus próximos proyectos de ML .
Metaflujo:
Una herramienta MLOps compatible con Python y compatible con R, se considera ampliamente adecuada para proyectos de aprendizaje automático manejados por una gran cantidad de equipos. Inicialmente desarrollado por Netflix para ayudar en sus proyectos de ciencia de datos, ahora ha desarrollado la capacidad de proporcionar servicios de aprendizaje automático integrados de AWS. Viene con algunas características sorprendentes como el manejo de dependencias externas, la gestión de recursos informáticos, la reproducción y reanudación de flujos de trabajo, la realización de ejecuciones en contenedores, etc.
Flujo de aprendizaje automático:
Esta herramienta versátil viene en cuatro componentes, a saber. Seguimiento de MLflow, proyectos de MLflow, modelos de MLflow, registro de modelos y suministro de soluciones integrales para los desafíos de creación de modelos de ML. Está diseñado para trabajar con diferentes bibliotecas, nubes y marcos ML como Spark, TensorFlow y SciKit-Learn, con la capacidad de escalar a Big-Data con el marco Apache-Spark.
Control de versión de datos:
Una herramienta basada en código de código abierto para el control de versiones en conjuntos de datos, modelos de aprendizaje automático, utiliza Amazon S 3 , Microsoft Azure Blob Storage, Aliyun OSS, HDFS, HTTP frameworks. Facilita que los equipos de desarrollo de modelos colaboren y desarrollen proyectos de aprendizaje automático compartibles y reproducibles.
Flujo de Kube:
Esta herramienta MLOps de código abierto viene con una orquestación e implementación más fluidas de capacidades de flujo de trabajo de aprendizaje automático. Sus características únicas ayudan a integrar diferentes fases de MLOps, como la capacitación, la creación de canalizaciones y la administración de la integración de portátiles Jupyter.
Paquidermo:
Una herramienta de aprendizaje automático de código abierto escrita en Golang y basada en Docker y Kubernetes, ayuda a ejecutar e implementar proyectos de aprendizaje automático en cualquier plataforma en la nube. Esta es una herramienta que se asegura de que cada bit de datos que se introduce en el modelo esté versionado y sea retráctil.
Kedro:
Un código de ciencia de datos modular, reproducible y mantenible se utiliza principalmente para crear código de ciencia de datos reproducible y mantenible. Combina prácticas de ingeniería de software con código de aprendizaje automático para realizar versiones, modularidad y separación en proyectos de aprendizaje automático. Las funcionalidades adicionales incluyen visualización de canalizaciones, plantillas de proyectos y despliegue flexible de proyectos de ciencia de datos.
MLRejecutar:
MLRejecuta un marco MLOps de código abierto que lo ayuda a administrar su flujo de aprendizaje automático desde la fase de desarrollo hasta la implementación en producción. MLRun introduce el seguimiento, la automatización, la implementación rápida, la administración y el fácil escalado de modelos en su proceso de Machine Learning.
Núcleo Seldon:
Equipado con capacidades avanzadas de métricas, registro, pruebas, escalado y conversión, es una de las herramientas MLOps más adecuadas desarrolladas para optimizar los flujos de trabajo de aprendizaje automático. Es fácil contener modelos ML, probar la usabilidad y la seguridad de los modelos con Seldon Core. Además, sirve modelos creados en cualquier marco de construcción comercial o de código abierto.
Flotar:
Una herramienta MLOps de código abierto diseñada para admitir flujos de trabajo de ML complejos escritos en Python, Java y Scala, lo convierte en un excelente soporte para el seguimiento, el mantenimiento y la automatización de flujos de trabajo de ML nativos de Kubernetes. Se utiliza básicamente para garantizar la retractabilidad del código, el control de versiones y la creación de contenedores en el modelo.
ZenML:
Es un marco MLOps extensible y de código abierto que se utiliza para crear canalizaciones de aprendizaje automático listas para producción. Es compatible con casi todas las herramientas y entornos de nube que tienen interfaces que se adaptan a los flujos de trabajo de ML. ZenML funciona a través de flujos de trabajo específicos de ML al obtener datos, dividirlos, preprocesarlos, capacitarlos y evaluarlos para proporcionar una abstracción estándar para el flujo de trabajo de ML.
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[Fuente]: analyticsinsight.net
Tumisu.( 26 de Mayo de 2022).Top 10 Python Artificial Intelligence. Modificado por Carlos Zambrado Recuperado pixabay.com
