Å bygge AI-modeller i produksjon er ikke en engangsprosess. Det er en iterativ prosess der datasettet, modellene og hyperparametrene kontinuerlig justeres og forbedres for å forbedre modellenes nøyaktighet og hastighet.
I denne iterative prosessen er det viktig å dokumentere informasjon om datasett, modeller og hyperparametre for fremtidig referanse. Det er her metadata kommer inn.
Innholdsfortegnelse
Hva er metadata i ML?
Enkelt sagt er metadata data om data. I sammenheng med maskinlæring er metadata data generert på de forskjellige stadiene av livssyklusen for maskinlæring. Dette inkluderer data om artefakter, modeller og datasett som er involvert i hvert trinn.
Denne artikkelen vil gjennomgå noen av de beste AI-metadatasporingsplattformene for ML-applikasjonene dine.
La oss utforske!
AimStack
AimStack er en enkel å bruke og åpen kildekode-sporer for ML-metadataene dine. Fordi det er åpen kildekode, kan du være vert for AIM. Den er implementert som en lettvekts Python-pakke som du kan bruke til å logge ML-kjøringene dine fra koden din.
I tillegg gir den et brukergrensesnitt som gjør det enkelt å visualisere metadataene dine. Du kan også gjøre programmatiske søk ved hjelp av SDK. Den integreres godt med populære ML-verktøy som PyTorch, TensorFlow og MLflow.
Neptun
Neptune tilbyr en enkelt plattform for å administrere metadataene dine. Plattformen har planer som spenner fra gratis individuelle til betalte team- og bedriftsplaner.
Med Neptune kan du logge metadata og se dem i et interaktivt online dashbord. Du kan generere logger om datasettet som brukes, hyperparametrene og i utgangspunktet alt annet under arbeidsflyten for maskinlæring. Dette lar deg spore og overvåke eksperimenter.
Neptune integreres med populære ML-verktøy som Hugging Face, Sci-Kit Learn og Keras.
Domino Data Lab
Domino er en populær MLOps-plattform for bedrifter som brukes av team til å kontinuerlig utvikle, distribuere, overvåke og administrere maskinlæringsmodeller.
Som plattform består Domino av flere komponenter. Den viktigste komponenten som brukes i metadatabehandling er systemet med postkomponent. Med denne funksjonen sjekker og sporer Domino kontinuerlig endringer i kode, verktøy og data gjennom versjonskontroll. Du kan også logge beregninger, artefakter og annen informasjon.
Viso
Viso er en alt-i-ett plattform uten kode for å bygge datasynsapplikasjoner. Med Viso kan du automatisere manuelt arbeid og bygge skalerbare modeller. Den inkluderer funksjoner du trenger i utviklingslivssyklusen til maskinlæringsapplikasjonene dine.
Disse inkluderer blant annet verktøy for datainnsamling, annotering av data, opplæring, utvikling og distribusjon. Ved å bruke Viso deployment manager kan du overvåke modellene dine for å identifisere problemer.
Du kan også overvåke hendelser og beregninger i skyen og presentere dem i interaktive dashboards slik at teamet kan se og samarbeide.
Studio av Iterative AI
Studio er en plattform for data- og modellstyring laget av Iterative AI. Den tilbyr forskjellige planer, inkludert en gratis plan for enkeltpersoner.
Studio har et modellregister for å holde styr på maskinlæringsmodellene dine ved å bruke Git-repositories. Plattformen inkluderer også sporing for eksperimenter, visualisering og samarbeid.
Det hjelper deg også med å automatisere arbeidsflytene dine for maskinlæring og bygge ved hjelp av et brukergrensesnitt uten kode. Den integreres med dine populære Git-leverandører, som GitLab, GitHub og BitBucket.
Seldon
Seldon forenkler servering og administrering av maskinlæringsmodeller i stor skala. Det fungerer bra med verktøy som Tensorflow, SciKit-Learn og Hugging Face.
Blant andre måter hjelper Seldon deg med å forbedre effektiviteten ved å overvåke og administrere modellene dine. Den lar deg spore modellavstamningen din, bruke versjonskontroll for å holde styr på dataene og modellene dine, og lage logger for andre metadata.
Valohai
Valohai gjør det enkelt for utviklere å logge AI-metadata knyttet til eksperimenter, datasett og modeller. Dette gjør det mulig for bedrifter å bygge en kunnskapsbase for sine maskinlæringsoperasjoner.
Den integreres med verktøy som Snowflake, BigQuery og RedShift. Det er hovedsakelig ment for bedriftsbrukere. Bruksalternativer inkluderer å bruke den som en SaaS eller på din skykonto eller fysiske infrastruktur.
Arize
Arize er en MLOps-plattform som lar maskinlæringsingeniører oppdage problemer med modellene sine, spore årsakene til problemene, løse dem og forbedre modellene deres.
Den fungerer som et sentralt knutepunkt for overvåking av modellhelse. Med Arize kan du overvåke ting som modelldrift, ytelse og datakvalitet. Den overvåker også modellskjemaet og funksjonene og sammenligner endringer på tvers av forskjellige versjoner.
Arize gjør det enkelt å utføre A/B-sammenligninger etter tester. Du kan søke etter beregninger ved å bruke et SQL-lignende språk. Du kan også få tilgang til den via GraphQL programmatiske API.
Siste ord
I denne artikkelen gikk vi gjennom metadata og hvorfor det er viktig i utviklingen av kunstig intelligens.
Vi dekket også de vanligste og beste verktøyene for å administrere metadata produsert i maskinlæringsarbeidsflytene dine.
Deretter kan du sjekke ut AI-plattformer for å bygge din moderne applikasjon.