Utviklingen av AI-modeller i produksjon er en kontinuerlig prosess, ikke en engangsforeteelse. Det er en repetitiv tilnærming hvor datasett, modeller og hyperparametre justeres og forbedres regelmessig for å øke modellnøyaktigheten og ytelsen.
I denne itererende syklusen er det essensielt å dokumentere detaljer om datasett, modeller og hyperparametre for fremtidig bruk. Det er her verdien av metadata blir tydelig.
Hva er metadata i maskinlæring?
I sin enkleste form er metadata «data om data». I maskinlæring refererer metadata til informasjon som genereres i løpet av maskinlæringsprosessen. Dette omfatter data om artefakter, modeller og datasett som er involvert i hvert trinn.
Denne artikkelen vil presentere noen av de mest effektive plattformene for sporing av AI-metadata, som er tilgjengelige for dine maskinlæringsapplikasjoner.
La oss utforske dem!
AimStack
AimStack er en brukervennlig og åpen kildekode-løsning for sporing av ML-metadata. Siden den er åpen kildekode, kan du være vert for AIM selv. Den er implementert som en lettvekts Python-pakke som gjør det mulig å logge ML-kjøringer direkte fra koden din.
I tillegg tilbyr den et intuitivt brukergrensesnitt for å visualisere metadataen din. Du kan også utføre programmatiske søk ved hjelp av et SDK. AimStack integreres sømløst med populære ML-verktøy som PyTorch, TensorFlow og MLflow.
Neptun
Neptune tilbyr en sentralisert plattform for å administrere metadataene dine. Plattformen kommer med forskjellige prisplaner, fra gratis individuelle til betalte team- og bedriftsalternativer.
Med Neptune kan du enkelt logge metadata og visualisere dem i et interaktivt online dashbord. Du kan generere logger for datasett som er brukt, hyperparametre og i grunnen alt annet i maskinlæringsprosessen. Dette gir deg muligheten til å overvåke og analysere eksperimenter.
Neptune fungerer utmerket med populære ML-verktøy som Hugging Face, Sci-Kit Learn og Keras.
Domino Data Lab
Domino er en anerkjent MLOps-plattform for selskaper som ønsker å kontinuerlig utvikle, distribuere, overvåke og administrere maskinlæringsmodeller.
Plattformen består av flere komponenter. Den mest relevante for metadatahåndtering er systemet for lagringskomponenter. Denne funksjonen lar Domino kontinuerlig sjekke og spore endringer i kode, verktøy og data gjennom versjonskontroll. I tillegg kan du logge beregninger, artefakter og annen relevant informasjon.
Viso
Viso er en omfattende plattform uten kode for å utvikle datasynsapplikasjoner. Viso lar deg automatisere repeterende oppgaver og bygge skalerbare modeller. Den inkluderer alle verktøyene du trenger gjennom hele utviklingssyklusen for dine maskinlæringsapplikasjoner.
Dette inkluderer funksjoner for datainnsamling, dataannotering, trening, utvikling og distribusjon. Med Viso deployment manager kan du overvåke modellene dine for å identifisere potensielle problemer.
Du kan også overvåke hendelser og beregninger i skyen, og presentere dem i interaktive dashbord for å legge til rette for samarbeid innad i teamet.
Studio av Iterative AI
Studio, fra Iterative AI, er en plattform for håndtering av data og modeller. Den har flere prisplaner, inkludert en gratisversjon for enkeltpersoner.
Studio har et modellregister for å holde oversikt over dine maskinlæringsmodeller ved bruk av Git-repositories. Plattformen inkluderer også funksjoner for eksperimentsporing, visualisering og samarbeid.
Den hjelper deg også med å automatisere dine maskinlæringsarbeidsflyter og utvikle løsninger via et brukervennlig grensesnitt uten kode. Den er kompatibel med kjente Git-tjenester som GitLab, GitHub og BitBucket.
Seldon
Seldon forenkler servering og styring av maskinlæringsmodeller i stor skala. Den er kompatibel med verktøy som Tensorflow, SciKit-Learn og Hugging Face.
Seldon bidrar til å forbedre effektiviteten gjennom modellovervåking og -administrasjon. Den gir mulighet for å spore modellens opprinnelse, bruke versjonskontroll for å holde oversikt over data og modeller, og opprette logger for annen metadata.
Valohai
Valohai gjør det enkelt for utviklere å logge AI-metadata knyttet til eksperimenter, datasett og modeller. Dette hjelper bedrifter med å etablere en kunnskapsbase for sine maskinlæringsoperasjoner.
Den kan integreres med verktøy som Snowflake, BigQuery og RedShift. Den er hovedsakelig rettet mot bedriftsbrukere. Bruksmuligheter inkluderer å bruke den som en SaaS-løsning, eller på egen skykonto eller fysiske infrastruktur.
Arize
Arize er en MLOps-plattform som hjelper maskinlæringsspesialister med å identifisere problemer med modellene sine, spore årsakene, korrigere feil og forbedre modellene.
Den fungerer som et sentralt senter for overvåking av modellhelse. Med Arize kan du følge med på modelldrift, ytelse og datakvalitet. Den overvåker også modellskjemaet og -funksjonene, og sammenligner endringer på tvers av ulike versjoner.
Arize forenkler A/B-sammenligninger etter testing. Du kan søke etter beregninger ved hjelp av et SQL-lignende språk, og du kan også få tilgang via et programmeringsgrensesnitt med GraphQL.
Avsluttende tanker
I denne artikkelen har vi gått gjennom konseptet med metadata og hvorfor det er så viktig i utviklingen av kunstig intelligens.
Vi har også presentert noen av de mest brukte og effektive verktøyene for å administrere metadata generert i dine maskinlæringsprosesser.
Til slutt, om du er interessert, sjekk ut AI-plattformer for å bygge moderne applikasjoner.