Tạo mô hình AI trong môi trường sản xuất không phải là quá trình diễn ra một lần. Đó là một quá trình lặp đi lặp lại trong đó tập dữ liệu, mô hình và siêu tham số liên tục được sửa đổi và cải tiến để cải thiện độ chính xác và tốc độ của mô hình.
Trong quá trình lặp lại này, điều quan trọng là ghi lại thông tin về bộ dữ liệu, mô hình và siêu tham số để tham khảo trong tương lai. Và đây là lúc siêu dữ liệu xuất hiện.
Siêu dữ liệu trong ML là gì?
Nói một cách đơn giản, siêu dữ liệu là dữ liệu về dữ liệu. Trong bối cảnh học máy, siêu dữ liệu là dữ liệu được tạo ở các giai đoạn khác nhau của vòng đời học máy. Điều này bao gồm dữ liệu về các tạo phẩm, mô hình và bộ dữ liệu liên quan ở từng giai đoạn.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ xem xét một số nền tảng theo dõi siêu dữ liệu AI tốt nhất cho các ứng dụng ML.
Hãy cùng khám phá!
Mục tiêu
AimStack là trình theo dõi siêu dữ liệu ML mã nguồn mở dễ sử dụng. Vì nó là nguồn mở nên bạn có thể tự mình lưu trữ AIM của mình. Nó được triển khai dưới dạng gói python nhẹ có thể được sử dụng để ghi nhật ký các lần chạy ML từ mã.
Ngoài ra, nó còn cung cấp giao diện người dùng giúp dễ dàng trực quan hóa siêu dữ liệu. Bạn cũng có thể tạo truy vấn phát triển bằng SDK. Nó tích hợp tốt với các công cụ ML phổ biến như PyTorch, TensorFlow và MLflow.
sao Hải vương
Neptune cung cấp một nền tảng duy nhất để quản lý siêu dữ liệu. Nền tảng này có các gói từ gói cá nhân miễn phí đến gói doanh nghiệp và nhóm trả phí.
Với Neptune, bạn có thể thu thập siêu dữ liệu và hiển thị nó trong bảng điều khiển tương tác dựa trên web. Bạn có thể tạo nhật ký về tập dữ liệu bạn sử dụng, siêu tham số và về cơ bản mọi thứ khác trong quy trình học máy của bạn. Điều này cho phép bạn theo dõi và giám sát các thử nghiệm của mình.
Neptune tích hợp với các công cụ ML phổ biến như Ôm mặt, Sci-Kit Learn và Keras.
Phòng thí nghiệm dữ liệu Domino
Domino là nền tảng MLOps doanh nghiệp phổ biến được các nhóm sử dụng để liên tục phát triển, triển khai, giám sát và quản lý các mô hình học máy.
Là một nền tảng, Domino bao gồm một số thành phần. Thành phần chính được sử dụng trong quản lý siêu dữ liệu là hệ thống thành phần hồ sơ. Với tính năng này, Domino liên tục kiểm tra và theo dõi các thay đổi về mã, công cụ và dữ liệu thông qua kiểm soát phiên bản. Bạn cũng có thể ghi lại số liệu, tạo phẩm và bất kỳ thông tin nào khác.
Viso
Viso là một nền tảng toàn diện, không cần mã để xây dựng các ứng dụng thị giác máy tính. Với Viso, bạn có thể tự động hóa công việc thủ công và xây dựng các mô hình có thể mở rộng. Bao gồm các tính năng bạn sẽ cần trong vòng đời ứng dụng máy học của mình.
Chúng bao gồm nhưng không giới hạn ở các công cụ thu thập dữ liệu, mô tả đặc tính dữ liệu, đào tạo, phát triển và triển khai. Bằng cách sử dụng Trình quản lý triển khai Viso, bạn có thể giám sát các mô hình của mình để xác định sự cố.
Bạn cũng có thể theo dõi các sự kiện và số liệu trên đám mây và trình bày chúng trên bảng thông tin tương tác để nhóm của bạn xem và cộng tác.
Studio của AI lặp lại
Studio là một nền tảng quản lý mô hình và dữ liệu được xây dựng bởi Iterative AI. Nó cung cấp nhiều gói khác nhau bao gồm cả gói miễn phí cho cá nhân.
Studio có cơ quan đăng ký mô hình để theo dõi các mô hình học máy bằng kho Git. Nền tảng này cũng bao gồm theo dõi thử nghiệm, trực quan hóa và cộng tác.
Nó cũng giúp bạn tự động hóa quy trình học máy và xây dựng với giao diện người dùng không cần mã. Nó tích hợp với các nhà cung cấp Git phổ biến như GitLab, GitHub và BitBucket.
Seldon
Seldon đơn giản hóa việc vận hành và quản lý các mô hình học máy quy mô lớn. Nó hoạt động tốt với các công cụ như Tensorflow, SciKit-Learn và Hugging Face.
Trong số những thứ khác, Seldon giúp nâng cao hiệu quả bằng cách giám sát và quản lý các mô hình. Nó cho phép bạn theo dõi dòng mô hình, sử dụng kiểm soát phiên bản để theo dõi dữ liệu và mô hình, đồng thời tạo nhật ký cho bất kỳ siêu dữ liệu nào khác.
Walohai
Valohai giúp các nhà phát triển dễ dàng nắm bắt siêu dữ liệu AI liên quan đến thử nghiệm, bộ dữ liệu và mô hình. Điều này cho phép các công ty xây dựng nền tảng kiến thức cho hoạt động học máy của họ.
Tích hợp với các công cụ như Snowflake, BigQuery và RedShift. Nó chủ yếu dành cho người dùng doanh nghiệp. Các tùy chọn sử dụng bao gồm sử dụng nó dưới dạng SaaS hoặc trên tài khoản cơ sở hạ tầng vật lý hoặc đám mây.
Nảy sinh
Arize là nền tảng MLOps cho phép các kỹ sư máy học phát hiện sự cố với mô hình của họ, truy tìm nguyên nhân gốc rễ của sự cố, giải quyết chúng và cải thiện mô hình.
Nó hoạt động như một trung tâm giám sát trung tâm về sức khỏe kiểu mẫu. Với Arize, bạn có thể theo dõi những thứ như độ lệch mô hình, hiệu suất và chất lượng dữ liệu. Nó cũng giám sát lược đồ và tính năng của mô hình và so sánh các thay đổi giữa các phiên bản.
Arize giúp bạn dễ dàng thực hiện so sánh A/B sau khi thử nghiệm. Bạn có thể tìm kiếm số liệu bằng ngôn ngữ giống SQL. Bạn cũng có thể truy cập nó thông qua API phát triển GraphQL.
những từ cuối
Trong bài viết này, chúng tôi đã xem xét siêu dữ liệu và giải thích lý do tại sao nó lại quan trọng trong việc phát triển AI.
Chúng tôi cũng thảo luận về các công cụ phổ biến nhất và tốt nhất để quản lý siêu dữ liệu được tạo trong quy trình làm việc của Machine Learning.
Sau đó, hãy xem nền tảng AI để xây dựng ứng dụng hiện đại của bạn.
