Paesaggio MLOps nel 2023 Principali Strumenti e Piattaforme

'Paesaggio MLOps 2023 Strumenti e Piattaforme Principali'

All’interno del panorama di MLOps nel 2023, troverai una moltitudine di strumenti e piattaforme che hanno guadagnato popolarità e stanno plasmando il modo in cui i modelli vengono sviluppati, distribuiti e monitorati. Per fornirti una panoramica completa, questo articolo esplora i principali attori negli ecosistemi di MLOps e FMOps (o LLMOps), includendo sia strumenti open-source che closed-source, con un focus sull’evidenziare le loro caratteristiche chiave e contributi.

Panorama di MLOps

Una delle caratteristiche distintive del panorama di MLOps nel 2023 è la coesistenza di soluzioni open-source e closed-source. Gli strumenti open-source hanno guadagnato significativa popolarità grazie alla loro flessibilità, al supporto della comunità e all’adattabilità a diversi flussi di lavoro. D’altra parte, le piattaforme closed-source spesso offrono funzionalità di livello enterprise, sicurezza migliorata e supporto dedicato agli utenti.

Ecco una panoramica di come appare il panorama nel 2023:

Il resto di questo articolo si concentrerà sull’evidenziare oltre 90 strumenti e piattaforme di MLOps disponibili sul mercato nel 2023 nelle seguenti categorie:

• Come utilizzare i valori SHAP per ottimizzare e debuggare modelli di machine learning
• Acme Un nuovo framework per il reinforcement learning distribuito
• dm_control Software e Compiti per il Controllo Continuo

• Piattaforme di Operazioni di Machine Learning (MLOps) end-to-end
• Tracciamento degli esperimenti, archiviazione e gestione dei metadati dei modelli
• Etichettatura e annotazione dei dataset
• Archiviazione e versionamento dei dati
• Monitoraggio e gestione della qualità dei dati
• Archivi delle caratteristiche
• Hub dei modelli
• Test di qualità del modello
• Strumenti di orchestrazione dei flussi di lavoro e dei pipelining
• Deployment e servizio dei modelli
• Osservabilità del modello
• AI responsabile
• Calcolo e infrastruttura
• Server GPU Cloud
• [NUOVO] Serverless GPU
• [NUOVO] Database vettoriali e recupero dati
• [NUOVO] Framework per l’addestramento di modelli di base

Fornendo una panoramica completa degli strumenti e delle piattaforme di LLMOps e MLOps che sono emerse nel 2023, questo articolo ti fornirà una migliore comprensione del variegato panorama degli strumenti, consentendoti di prendere decisioni informate nel tuo percorso di MLOps.

Come valutare gli strumenti e le piattaforme di MLOps

Come ogni soluzione software, valutare gli strumenti e le piattaforme di MLOps (Operazioni di Machine Learning) può essere un compito complesso in quanto richiede la considerazione di diversi fattori. Di seguito troverai alcuni fattori chiave da considerare quando si valutano strumenti e piattaforme di MLOps, a seconda delle tue esigenze e preferenze.

• 1
  Strategia cloud e tecnologica
• 2
  Allineamento con altri strumenti nel set tecnologico dell’organizzazione
• 3
  Dettagli commerciali
• 4
  Conoscenze e competenze nell’organizzazione
• 5
  Principali casi d’uso e/o percorsi dell’utente
• 6
  Disposizioni di supporto degli utenti
• 7
  Comunità di utenti attiva e roadmap futura

Strategia cloud e tecnologica

Scegli uno strumento di MLOps che si allinei al tuo fornitore di servizi cloud o al tuo stack tecnologico e supporti i framework e i linguaggi che utilizzi per lo sviluppo di machine learning. Ad esempio, se utilizzi AWS, potresti preferire Amazon SageMaker come piattaforma di MLOps che si integra con altri servizi AWS.

Allineamento con altri strumenti nel set tecnologico dell’organizzazione

Considera quanto bene lo strumento di MLOps si integra con gli strumenti e i flussi di lavoro esistenti, come le fonti di dati, le piattaforme di ingegneria dei dati, i repository di codice, i pipeline CI/CD, i sistemi di monitoraggio, ecc. Ad esempio, neptune.ai come tracciatore di esperimenti si integra con oltre 30 strumenti e piattaforme di MLOps.

Dettagli commerciali

Tieni conto dei dettagli commerciali quando valuti gli strumenti e le piattaforme di MLOps. Valuta i modelli di pricing, inclusi eventuali costi nascosti, e assicurati che si adattino al tuo budget e alle tue esigenze di scalabilità. Esamina i termini di supporto e manutenzione del fornitore (SLA e SLO), gli accordi contrattuali e la flessibilità di negoziazione per allinearti alle esigenze della tua organizzazione. Le prove gratuite o i proof of concept (PoC) possono aiutarti a valutare il valore dello strumento prima di impegnarti in un accordo commerciale.

Conoscenze e competenze nell’organizzazione

Valuta il livello di competenza ed esperienza del tuo team di machine learning e scegli uno strumento che corrisponda alle loro competenze e alla loro curva di apprendimento. Ad esempio, se il tuo team è esperto in Python e R, potresti volere uno strumento di MLOps che supporti formati di dati aperti come Parquet, JSON, CSV, ecc., e Pandas o Apache Spark DataFrames.

Casi d’uso chiave e/o percorso utente

Identifica i principali problemi aziendali e le esigenze dei data scientist che desideri risolvere con l’IA e scegli uno strumento in grado di gestirli in modo efficace. Ad esempio, se il tuo team lavora su sistemi di raccomandazione o applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale, potresti desiderare uno strumento MLOps che abbia algoritmi integrati o modelli predefiniti per questi casi d’uso.

Supporto per gli utenti

Considera la disponibilità e la qualità del supporto fornito dal provider o dal venditore, inclusa la documentazione, i tutorial, i forum, il servizio clienti, ecc. Verifica anche la frequenza e la stabilità degli aggiornamenti e dei miglioramenti dello strumento.

Comunità di utenti attiva e prospettive future

Considera uno strumento che abbia una comunità di utenti e sviluppatori forte e attiva, in grado di fornire feedback, conoscenze e migliori pratiche. Oltre a considerare la reputazione del venditore, assicurati di poter ricevere aggiornamenti, visualizzare la roadmap dello strumento e capire come si allineino ai tuoi obiettivi.

Piattaforme MLOps end-to-end

Le piattaforme MLOps end-to-end forniscono un ecosistema unificato che ottimizza l’intero flusso di lavoro dell’IA, dalla preparazione dei dati allo sviluppo e alla distribuzione dei modelli, fino al monitoraggio.

Funzionalità principali delle piattaforme MLOps end-to-end

Le piattaforme MLOps end-to-end combinano una vasta gamma di funzionalità e strumenti essenziali, che dovrebbero includere:

• Gestione e preelaborazione dei dati: Fornire funzionalità per l’acquisizione, l’archiviazione e la preelaborazione dei dati, consentendoti di gestire ed elaborare in modo efficiente i dati per l’addestramento e la valutazione. Questo include funzioni per l’etichettatura dei dati, la versione dei dati, l’aumento dei dati e l’integrazione con i sistemi di archiviazione dei dati più diffusi.
• Sperimentazione e sviluppo del modello: Le piattaforme dovrebbero offrire funzioni per progettare ed eseguire esperimenti, esplorare diversi algoritmi e architetture e ottimizzare le prestazioni del modello. Questo include funzioni per l’ottimizzazione degli iperparametri, la selezione automatica del modello e la visualizzazione delle metriche del modello.
• Distribuzione e fornitura del modello: Consentire la distribuzione e la fornitura senza soluzione di continuità del modello fornendo funzionalità per la containerizzazione, la gestione delle API e l’infrastruttura di fornitura scalabile.
• Monitoraggio e tracciamento delle prestazioni del modello: Le piattaforme dovrebbero includere funzionalità per monitorare e tracciare le prestazioni dei modelli di IA distribuiti in tempo reale. Questo include funzioni per il logging, il monitoraggio delle metriche del modello, il rilevamento delle anomalie e l’allerta, permettendoti di garantire l’affidabilità, la stabilità e le prestazioni ottimali dei tuoi modelli.
• Collaborazione e controllo delle versioni: Supporto alla collaborazione tra team di dati e IA, consentendo loro di condividere codice, modelli ed esperimenti. Dovrebbero anche offrire funzionalità di controllo delle versioni per gestire le modifiche e le revisioni degli artefatti di IA, garantendo la riproducibilità e facilitando il lavoro di squadra efficace.
• Pipeline automatizzate e orchestrazione del flusso di lavoro: Le piattaforme dovrebbero fornire strumenti per l’automazione delle pipeline e l’orchestrazione del flusso di lavoro, consentendoti di definire e gestire complesse pipeline di IA. Questo include funzioni per la gestione delle dipendenze, la pianificazione delle attività e la gestione degli errori, semplificando la gestione e l’esecuzione dei flussi di lavoro di IA.
• Governance e conformità del modello: Dovrebbero affrontare i requisiti di governance e conformità del modello, in modo che tu possa implementare considerazioni etiche, salvaguardie sulla privacy e conformità normative nelle tue soluzioni di IA. Questo include funzioni per la spiegabilità del modello, la valutazione dell’equità, la preservazione della privacy e il tracciamento della conformità.
• Integrazione con strumenti e librerie di IA: Fornirti flessibilità ed estensibilità. Ciò ti consente di sfruttare i tuoi strumenti di IA preferiti e accedere a una vasta gamma di risorse, migliorando la produttività e consentendo l’utilizzo di tecniche all’avanguardia.

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker fornisce un’interfaccia unificata per la preelaborazione dei dati, l’addestramento del modello e la sperimentazione, consentendo ai data scientist di collaborare e condividere facilmente il codice. SageMaker Studio offre algoritmi integrati, ottimizzazione automatica del modello e integrazione senza soluzione di continuità con i servizi AWS, rendendolo una potente piattaforma per lo sviluppo e la distribuzione di soluzioni di apprendimento automatico su larga scala.

Microsoft Azure ML Platform

La piattaforma Azure Machine Learning fornisce uno spazio di lavoro collaborativo che supporta vari linguaggi di programmazione e framework. Con Azure Machine Learning, i data scientist possono sfruttare modelli predefiniti, automatizzare compiti di apprendimento automatico e integrarsi in modo trasparente con altri servizi Azure, rendendolo una soluzione efficiente e scalabile per i progetti di apprendimento automatico nel cloud.

Google Cloud Vertex AI

Google Cloud Vertex AI fornisce un ambiente unificato sia per lo sviluppo automatico del modello con AutoML che per l’addestramento del modello personalizzato utilizzando framework popolari. Con componenti integrati e integrazione con i servizi Google Cloud, Vertex AI semplifica il processo di apprendimento automatico end-to-end, facilitando la costruzione e la distribuzione di modelli da parte dei team di scienza dei dati su larga scala.

Qwak

Qwak è una piattaforma ML completamente gestita, accessibile e affidabile per sviluppare e distribuire modelli e monitorare l’intero processo di apprendimento automatico. Sebbene non sia una piattaforma end-to-end tecnica, offre anche uno store di funzionalità che consente di trasformare e archiviare i dati. La tariffazione a consumo rende facile scalare quando necessario.

Domino Enterprise MLOps Platform

La piattaforma Domino Enterprise MLOps fornisce:

• Un sistema di registrazione per flussi di lavoro riproducibili e riutilizzabili.
• Un model factory integrato per sviluppare, distribuire e monitorare modelli in un unico luogo utilizzando gli strumenti e i linguaggi preferiti.
• Un portale di infrastruttura self-service per infrastruttura e governance.

Databricks

Databricks è una piattaforma nativa cloud per l’elaborazione di big data, l’apprendimento automatico e l’analisi costruita utilizzando l’architettura Data Lakehouse. La piattaforma fornisce un insieme unificato di strumenti per soluzioni di grado enterprise per tutto ciò che devi fare con i dati, inclusa la creazione, la distribuzione, la condivisione e la manutenzione di soluzioni relative ai dati.

DataRobot

DataRobot MLOps offre funzionalità come il rilascio automatico del modello, il monitoraggio e la governance. DataRobot MLOps favorisce la collaborazione tra scienziati dei dati, ingegneri dei dati e operazioni IT, garantendo un’integrazione senza problemi dei modelli nell’ambiente di produzione.

W&B (Weights & Biases)

W&B è una piattaforma di apprendimento automatico per i team di data science per tracciare esperimenti, versionare e iterare sui dataset, valutare le prestazioni del modello, riprodurre i modelli, visualizzare i risultati, individuare regressioni e condividere le scoperte con i colleghi. La piattaforma offre anche funzionalità per l’ottimizzazione degli iperparametri, l’automazione dei flussi di addestramento del modello, la gestione dei modelli, l’ingegnerizzazione rapida e lo sviluppo di app ML senza codice.

Valohai

Valohai fornisce un ambiente collaborativo per la gestione e l’automazione dei progetti di apprendimento automatico. Con Valohai, è possibile definire pipeline, tracciare le modifiche ed eseguire esperimenti su risorse cloud o infrastruttura propria. Semplifica il flusso di lavoro di apprendimento automatico e offre funzionalità per il controllo delle versioni, la gestione dei dati e la scalabilità.

Kubeflow

Kubeflow è una piattaforma di apprendimento automatico open source progettata per eseguire carichi di lavoro di apprendimento automatico scalabili e portabili su Kubernetes. Fornisce strumenti e componenti per facilitare i flussi di lavoro di apprendimento automatico end-to-end, inclusa la pre-elaborazione dei dati, l’addestramento, il servizio e il monitoraggio.

Kubeflow si integra con i popolari framework di apprendimento automatico, supporta la versioning e la collaborazione e semplifica il rilascio e la gestione di flussi di lavoro di apprendimento automatico su cluster Kubernetes. Consulta la documentazione di Kubeflow.

Metaflow

Metaflow aiuta gli scienziati dei dati e gli ingegneri di apprendimento automatico a costruire, gestire e distribuire progetti di data science. Fornisce un’API di alto livello che semplifica la definizione e l’esecuzione di flussi di lavoro di data science. Offre anche diverse funzionalità che contribuiscono a migliorare la riproducibilità e l’affidabilità dei progetti di data science. Netflix esegue centinaia o migliaia di progetti di apprendimento automatico su Metaflow, è così scalabile.

Puoi utilizzare Metaflow per la ricerca, lo sviluppo e la produzione e integrarlo con una varietà di altri strumenti e servizi. Consulta la documentazione di Metaflow.

Tracciamento degli esperimenti, archiviazione dei metadati del modello e gestione

Gli strumenti di tracciamento degli esperimenti e di gestione dei metadati del modello ti consentono di tenere traccia dei parametri, delle metriche e delle visualizzazioni degli esperimenti, garantendo la riproducibilità e facilitando la collaborazione. Quando si pensa a uno strumento per l’archiviazione e la gestione dei metadati, è opportuno considerare:

• Elementi generali relativi all’attività: modello di tariffazione, sicurezza e supporto.
• Configurazione: quanta infrastruttura è necessaria e quanto è facile integrarsi nel tuo flusso di lavoro?
• Flessibilità, velocità e accessibilità: puoi personalizzare la struttura dei metadati? È accessibile dalla tua lingua/framework/infrastruttura, framework o infrastruttura? È abbastanza veloce e affidabile per il tuo flusso di lavoro?
• Versionamento, lineage e packaging del modello: puoi versionare e riprodurre modelli ed esperimenti? Puoi visualizzare l’intero lineage del modello con dati/modelli/esperimenti utilizzati a valle?
• Registrazione e visualizzazione dei metadati: quali tipi di metadati sono supportati nell’API e nell’interfaccia utente? Puoi riprodurre audio/video? Cosa ottieni di default per i tuoi framework?
• Confronto e visualizzazione di esperimenti e modelli: quali visualizzazioni sono supportate e dispone di grafici a coordinate parallele? Puoi confrontare immagini? Puoi risolvere problemi di informazioni di sistema?
• Organizzazione e ricerca di esperimenti, modelli e metadati correlati: puoi gestire il tuo flusso di lavoro in modo ordinato nello strumento? Puoi personalizzare l’interfaccia utente secondo le tue esigenze? Puoi trovare facilmente esperimenti e modelli?
• Revisione del modello, collaborazione e condivisione: puoi approvare automaticamente e manualmente i modelli prima di passare alla produzione? Puoi commentare e discutere gli esperimenti con il tuo team?
• Compatibilità CI/CD/CT: quanto bene funziona con gli strumenti CI/CD? Supporta l’addestramento/test continuo (CT)?
• Integrazioni e supporto: si integra con i tuoi framework di addestramento del modello? Puoi utilizzarlo all’interno di strumenti di orchestrazione e pipeline?

A seconda che i problemi relativi ai metadati del tuo modello siano di ricerca o di industrializzazione, potresti voler confrontare e scegliere una soluzione più specifica:

• Strumenti di tracciamento degli esperimenti,
• Registro dei modelli,
• Archivio dei metadati di apprendimento automatico.

MLflow

MLflow è una piattaforma open source per la gestione del ciclo di vita completo dell’apprendimento automatico. Fornisce il tracciamento degli esperimenti, la versioning e le capacità di distribuzione. Con MLflow, i team di data science possono facilmente registrare e confrontare gli esperimenti, monitorare le metriche e organizzare i loro modelli e artefatti.

neptune.ai

neptune.ai è un archivio dei metadati di apprendimento automatico che è stato creato per i team di ricerca e produzione che eseguono molti esperimenti. Consente ai team di registrare e visualizzare gli esperimenti, monitorare gli iperparametri, le metriche e i file di output. Neptune fornisce funzionalità di collaborazione, come la condivisione di esperimenti e risultati, facilitando il lavoro di squadra. Dispone di oltre 20 integrazioni con gli strumenti e le librerie MLOps che probabilmente stai già utilizzando.

A differenza delle soluzioni manuali, interne o open source, neptune.ai è un componente completo e scalabile con gestione degli accessi degli utenti, UX orientato allo sviluppatore e funzionalità di collaborazione.

Questo è particolarmente prezioso per i team di apprendimento automatico. Ecco un esempio di come Neptune ha aiutato i team di intelligenza artificiale di Waabi ad ottimizzare il loro flusso di lavoro di tracciamento degli esperimenti.

“Il prodotto è stato molto utile per i nostri flussi di lavoro di sperimentazione. Quasi tutti i progetti della nostra azienda stanno ora utilizzando Neptune per il tracciamento degli esperimenti e sembra soddisfare tutte le nostre esigenze attuali. È anche fantastico che tutti questi esperimenti siano disponibili per la visualizzazione di tutti nell’organizzazione, rendendo molto facile fare riferimento alle esecuzioni sperimentali e condividere i risultati.” – James Tu, Ricercatore presso Waabi

• Esplora la documentazione
• Contattaci se desideri effettuare una dimostrazione personalizzata con il tuo team

Comet ML

Comet ML è una piattaforma basata su cloud per il tracciamento e l’ottimizzazione degli esperimenti. Consente ai data scientist di registrare, confrontare e visualizzare gli esperimenti, monitorare il codice, gli iperparametri, le metriche e gli output. Comet offre visualizzazioni interattive, funzionalità di collaborazione e integrazione con librerie di apprendimento automatico popolari, rendendolo una soluzione completa per il tracciamento degli esperimenti.

AimStack

AimStack è un tool open source di tracciamento dei metadati di intelligenza artificiale progettato per gestire migliaia di sequenze di metadati registrati. Fornisce un’interfaccia utente performante e intuitiva per esplorare e confrontare le esecuzioni di addestramento, le sessioni prompt e altro ancora. Può aiutarti a tenere traccia dei progressi dei tuoi esperimenti, confrontare approcci diversi e individuare aree di miglioramento.

Etichettatura e annotazione dei dataset

Gli strumenti di etichettatura e annotazione dei dataset costituiscono un componente critico dei sistemi di apprendimento automatico (ML), consentendoti di preparare dati di addestramento di alta qualità per i tuoi modelli. Questi strumenti forniscono un flusso di lavoro semplificato per l’annotazione dei dati, garantendo etichettature accurate e consistenti che alimentano l’addestramento e la valutazione dei modelli.

Principali caratteristiche degli strumenti di etichettatura e annotazione dei dataset

Gli strumenti di etichettatura e annotazione dei dataset dovrebbero includere:

• Supporto per le tue modalità di dati: Supporto per diversi tipi di dati, inclusi audio, parquet, video, dati di testo e tipi di dataset speciali come letture dei sensori e dataset medici di risonanza magnetica (MRI) 3D.
• Collaborazione efficiente: Devono facilitare la collaborazione senza soluzione di continuità tra gli annotatori, consentendo a più utenti di lavorare contemporaneamente, monitorare i progressi, assegnare compiti e comunicare in modo efficace, garantendo flussi di lavoro di annotazione efficienti.
• Interfacce di annotazione robuste e personalizzabili: Interfacce di annotazione user-friendly e personalizzabili permettono agli annotatori di etichettare e annotare facilmente i dati, offrendo funzioni come bounding box, poligoni, keypoint e etichette di testo, migliorando l’accuratezza e la coerenza delle annotazioni.
• Integrazione con i framework di apprendimento automatico: L’integrazione senza soluzione di continuità con i framework di apprendimento automatico popolari consente l’utilizzo diretto dei dataset annotati per l’addestramento e la valutazione dei modelli, eliminando le complessità della trasformazione dei dati e migliorando il flusso di lavoro di sviluppo dell’apprendimento automatico.
• Versionamento e audit: Forniscono funzionalità per tenere traccia e gestire diverse versioni delle annotazioni, insieme a capacità di audit complete, garantendo trasparenza, riproducibilità e responsabilità durante tutto il processo di annotazione.
• Controllo della qualità dei dati: Gli strumenti di etichettatura e annotazione dei dataset robusti incorporano meccanismi di controllo della qualità come l’analisi dell’accordo tra annotatori, flussi di lavoro di revisione e controlli di validazione dei dati per garantire l’accuratezza e l’affidabilità delle annotazioni.
• Esportazione dei dati senza soluzione di continuità: Gli strumenti di etichettatura e annotazione dei dataset dovrebbero supportare l’esportazione senza soluzione di continuità dei dati annotati in vari formati (ad esempio JSON, CSV, TFRecord) compatibili con i flussi di lavoro di apprendimento automatico successivi, facilitando l’integrazione dei dataset annotati nei flussi di lavoro di apprendimento automatico.

Le opzioni per l’etichettatura nel 2023 vanno dagli strumenti e servizi che supportano gli etichettatori esperti ai servizi di crowdsourcing, agli annotatori di terze parti e all’etichettatura programmabile.

Labelbox

Labelbox è una piattaforma di etichettatura dei dati che fornisce una serie di funzionalità e capacità per semplificare il processo di etichettatura dei dati e garantire annotazioni di alta qualità, come l’annotazione collaborativa, il controllo di qualità e le capacità di automazione.

Amazon SageMaker Ground Truth

SageMaker Ground Truth è un servizio di etichettatura dei dati completamente gestito progettato per aiutarti a etichettare e annotare in modo efficiente i tuoi dati di addestramento con annotazioni di alta qualità. Alcune delle sue caratteristiche includono una forza lavoro di etichettatura dei dati, flussi di lavoro di annotazione, apprendimento attivo e auto-etichettatura, scalabilità e infrastruttura, e così via.

Scale AI

Scale AI è una piattaforma di annotazione dei dati che fornisce vari strumenti di annotazione per dati di immagini, video e testo, compresa la rilevazione degli oggetti, la segmentazione semantica e l’elaborazione del linguaggio naturale. Scale AI combina annotatori umani e algoritmi di apprendimento automatico per fornire annotazioni efficienti e affidabili per il tuo team.

SuperAnnotate

SuperAnnotate si specializza nelle attività di annotazione di immagini e video. La piattaforma fornisce un set completo di strumenti di annotazione, tra cui rilevazione degli oggetti, segmentazione e classificazione.

Con funzionalità come l’annotazione collaborativa, il controllo di qualità e i flussi di lavoro personalizzabili, SuperAnnotate permette ai team di scienza dei dati e di apprendimento automatico di annotare in modo efficiente i loro dati di addestramento con alta precisione e accuratezza.

Snorkel Flow

Snorkel Flow è una piattaforma di intelligenza artificiale centrata sui dati per l’etichettatura automatica dei dati, l’addestramento e l’analisi dei modelli integrati e la collaborazione avanzata con esperti di dominio. Le capacità di etichettatura della piattaforma includono la creazione di funzioni di etichetta flessibili, l’auto-etichettatura, l’apprendimento attivo, e così via.

Kili

Kili è una piattaforma basata su cloud a cui è possibile accedere ovunque per scienziati dei dati, ingegneri di apprendimento automatico e utenti aziendali per etichettare i dati in modo più efficiente ed efficace. Fornisce una varietà di funzionalità che possono aiutare a migliorare la qualità e l’accuratezza dei dati etichettati, tra cui:

• Strumenti di etichettatura.
• Controllo di qualità.
• Collaborazione.
• Reporting.

Encord Annotate

Encord Annotate è una piattaforma di annotazione automatizzata che esegue l’annotazione di immagini e video assistita dall’intelligenza artificiale e la gestione dei dataset. Fa parte della suite di prodotti Encord insieme a Encord Active. Le principali caratteristiche di Encord Annotate includono:

• Supporto per tutti i tipi di annotazione.
• Strumenti di auto-annotazione come il modello Segment Anything di Meta e altre tecniche di etichettatura assistita dall’IA.
• Flussi di lavoro MLOps per le squadre di visione artificiale e di apprendimento automatico.
• Annotazioni incentrate sul caso d’uso.
• Collaborazione facile, gestione degli annotatori e flussi di lavoro di controllo di qualità.
• Funzionalità di sicurezza robuste.

Archiviazione e versionamento dei dati

Hai bisogno di strumenti di archiviazione e versionamento dei dati per mantenere l’integrità dei dati, consentire la collaborazione, facilitare la riproducibilità di esperimenti e analisi e garantire lo sviluppo e il rilascio accurati dei modelli di apprendimento automatico. Il versionamento ti consente di tracciare e confrontare diverse iterazioni dei dataset.

Caratteristiche principali degli strumenti di archiviazione e versionamento dei dataset

Gli strumenti di archiviazione e versionamento dei dataset robusti dovrebbero fornire:

• Archiviazione sicura e scalabile: Gli strumenti di archiviazione e versionamento dei dataset dovrebbero fornire un’infrastruttura sicura e scalabile per archiviare grandi volumi di dati, garantendo la privacy e la disponibilità dei dati per accedere e gestire i dataset.
• Controllo delle versioni dei dataset: La capacità di tracciare, gestire e versionare i dataset è fondamentale per la riproducibilità e l’esperimento. Gli strumenti dovrebbero consentirti di creare, aggiornare, confrontare e ripristinare facilmente le versioni dei dataset, consentendo una gestione efficiente dei cambiamenti dei dataset durante il processo di sviluppo di ML.
• Gestione dei metadati: Le robuste capacità di gestione dei metadati ti consentono di associare informazioni rilevanti, come descrizioni dei dataset, annotazioni, passaggi di elaborazione preliminari e dettagli sulle licenze, ai dataset, facilitando una migliore organizzazione e comprensione dei dati.
• Flussi di lavoro collaborativi: Gli strumenti di archiviazione e versionamento dei dataset dovrebbero supportare flussi di lavoro collaborativi, consentendo a più utenti di accedere e contribuire ai dataset contemporaneamente, garantendo una collaborazione efficiente tra ingegneri di ML, scienziati dei dati e altre parti interessate.
• Integrità e coerenza dei dati: Questi strumenti dovrebbero garantire l’integrità dei dati implementando checksum o funzioni di hash per rilevare e prevenire la corruzione dei dati, mantenendo la coerenza e l’affidabilità dei dataset nel tempo.
• Integrazione con i framework di ML: L’integrazione senza soluzione di continuità con i popolari framework di ML ti consente di accedere direttamente e utilizzare i dataset archiviati all’interno dei tuoi flussi di lavoro di ML, semplificando il caricamento dei dati, l’elaborazione preliminare e i processi di addestramento del modello.

DVC

DVC è uno strumento open-source per il versioning di dataset e modelli. Si integra con Git e fornisce un’interfaccia simile a Git per il versioning dei dati, permettendoti di tracciare le modifiche, gestire i branch e collaborare efficacemente con i team di dati.

Dolt

Dolt è un sistema di database relazionale open-source basato su Git. Combina le funzionalità di un database tradizionale con le caratteristiche di versioning e collaborazione di Git. Dolt ti permette di versionare (integrazione con DVC) e gestire dati strutturati, semplificando il tracciamento delle modifiche, la collaborazione e il mantenimento dell’integrità dei dati.

LakeFS

LakeFS è una piattaforma open-source che fornisce capacità di versioning e gestione dei data lake. Si posiziona tra il data lake e l’archiviazione degli oggetti cloud, permettendoti di versionare e controllare le modifiche ai data lake su larga scala. LakeFS facilita la riproducibilità dei dati, la collaborazione e la governance dei dati all’interno dell’ambiente del data lake.

Pachyderm

Pachyderm è uno strumento open-source per il versioning e la tracciabilità dei dati focalizzato sulle elaborazioni di dati su larga scala. Fornisce funzionalità di tracciamento delle tracce dei dati, versioning e riproducibilità, rendendolo adatto alla gestione di flussi di lavoro complessi di data science.

Delta Lake

Delta Lake è uno strato di storage open-source che fornisce affidabilità, transazioni ACID e versioning dei dati per i framework di elaborazione di big data come Apache Spark. Il tuo team di dati può gestire dati su larga scala, strutturati e non strutturati, con alte prestazioni e durabilità. Delta Lake aiuta a garantire la coerenza dei dati e consente un versioning e una gestione efficienti all’interno dei flussi di lavoro di big data.

Monitoraggio e gestione della qualità dei dati

Potresti voler osservare continuamente la qualità dei dati, la coerenza e la distribuzione al fine di identificare anomalie o cambiamenti che potrebbero influire sulle prestazioni del modello. Gli strumenti di monitoraggio dei dati aiutano a monitorare la qualità dei dati. La gestione dei dati comprende l’organizzazione, l’archiviazione e la governance efficace degli asset di dati, garantendo accessibilità, sicurezza e conformità.

Queste pratiche sono fondamentali per mantenere l’integrità dei dati, consentire la collaborazione, facilitare la riproducibilità e supportare lo sviluppo e il deployment affidabili e accurati dei modelli di machine learning.

Caratteristiche principali degli strumenti di monitoraggio e gestione della qualità dei dati

Il monitoraggio e la gestione della qualità dei dati offrono funzionalità come:

• Data profiling: Gli strumenti dovrebbero fornire capacità complete di data profiling, consentendoti di analizzare e comprendere le caratteristiche, le statistiche e le distribuzioni dei tuoi dataset, permettendoti di ottenere una migliore comprensione dei problemi di qualità dei dati.
• Rilevamento delle anomalie: Meccanismi efficaci di rilevamento delle anomalie ti consentono di individuare e segnalare valori anomali, valori mancanti e altre anomalie dei dati che potrebbero influire sull’accuratezza e sulle prestazioni dei modelli di machine learning.
• Validazione dei dati: Gli strumenti dovrebbero facilitare la validazione dei dati consentendoti di definire regole di validazione e eseguire controlli per garantire che il dataset rispetti criteri e standard predefiniti.
• Pulizia dei dati: La capacità di individuare e correggere errori, incongruenze e valori anomali dei dati è fondamentale per mantenere dataset di alta qualità. Gli strumenti dovrebbero offrire funzioni per la pulizia dei dati, incluse l’imputazione dei dati, la rimozione degli outlier e tecniche di riduzione del rumore.
• Integrazione con flussi di lavoro di machine learning: L’integrazione con flussi di lavoro e pipeline di machine learning ti permette di incorporare processi di monitoraggio e gestione della qualità dei dati nel tuo flusso di lavoro globale di sviluppo di machine learning, garantendo il monitoraggio continuo e il miglioramento della qualità dei dati.
• Automazione e segnalazione: Gli strumenti dovrebbero fornire capacità di automazione per ottimizzare le attività di monitoraggio della qualità dei dati, insieme a meccanismi di segnalazione per notificarti potenziali problemi di qualità dei dati, facilitando la soluzione tempestiva degli stessi.
• Documentazione e audit: La disponibilità di funzionalità di documentazione e audit consente agli ingegneri di machine learning di tracciare i cambiamenti nella qualità dei dati nel tempo, garantendo trasparenza, riproducibilità e conformità alle politiche di governance dei dati.

Great Expectations

Great Expectations è una libreria open-source per la validazione e il monitoraggio della qualità dei dati. Puoi definire aspettative sulla qualità dei dati, monitorare la deriva dei dati e monitorare i cambiamenti nelle distribuzioni dei dati nel tempo. Great Expectations fornisce funzionalità di data profiling, rilevamento delle anomalie e validazione, garantendo dati di alta qualità per i flussi di lavoro di machine learning.

Talend Data Quality

Talend Data Quality è un completo strumento di gestione della qualità dei dati con funzionalità di profilazione, pulizia e monitoraggio dei dati. Con Talend, è possibile valutare la qualità dei dati, individuare anomalie e implementare processi di pulizia dei dati.

Monte Carlo

Monte Carlo è una popolare piattaforma di osservabilità dei dati che fornisce monitoraggio in tempo reale e segnalazione di problemi di qualità dei dati. Può aiutarti a rilevare e prevenire guasti nelle pipeline dei dati, deriva dei dati e anomalie. Montecarlo offre controlli di qualità dei dati, profilazione e capacità di monitoraggio per garantire dati di alta qualità e affidabili per l’apprendimento automatico e l’analisi.

Soda Core

Soda Core è un framework di gestione della qualità dei dati open-source per dati accessibili tramite SQL, Spark e Pandas. È possibile definire e convalidare controlli di qualità dei dati, monitorare le pipeline dei dati e individuare anomalie in tempo reale.

Metaplane

Metaplane è una piattaforma di monitoraggio e gestione della qualità dei dati che offre funzionalità di profilazione dei dati, controlli di qualità e lineage. Fornisce visibilità sulle pipeline dei dati, monitora la qualità dei dati in tempo reale e può aiutarti a individuare e affrontare problemi dati. Metaplane supporta la collaborazione, la rilevazione delle anomalie e la gestione delle regole di qualità dei dati.

Databand

Databand è una piattaforma di osservabilità delle pipeline dei dati che monitora e gestisce i flussi di dati. Offre funzionalità per la lineage dei dati, il monitoraggio della qualità dei dati e l’orchestrazione delle pipeline dei dati. È possibile tenere traccia della qualità dei dati, individuare i punti critici delle prestazioni e migliorare l’affidabilità delle pipeline dei dati.

Store delle Caratteristiche

Lo store delle caratteristiche fornisce un repository centralizzato per archiviare, gestire e servire le caratteristiche dell’apprendimento automatico (ML), consentendoti di trovare e condividere i valori delle caratteristiche sia per l’addestramento che per il servizio dei modelli.

Caratteristiche principali degli store delle caratteristiche

Gli strumenti robusti per gli store delle caratteristiche dovrebbero offrire funzionalità come:

• Pipeline di ingegneria delle caratteristiche: Gli strumenti efficaci per lo store delle caratteristiche ti consentono di definire e gestire pipeline di ingegneria delle caratteristiche che includono passaggi di trasformazione dei dati ed estrazione delle caratteristiche per generare caratteristiche di ML di alta qualità.
• Servizio delle caratteristiche: Gli strumenti per lo store delle caratteristiche dovrebbero offrire capacità di servizio efficienti, in modo da poter recuperare e servire caratteristiche di ML per l’addestramento dei modelli, la previsione e le previsioni in tempo reale.
• Scalabilità e prestazioni: Gli strumenti per lo store delle caratteristiche dovrebbero fornire scalabilità e ottimizzazioni delle prestazioni per gestire grandi volumi di dati e supportare il recupero delle caratteristiche in tempo reale, garantendo flussi di lavoro di ML efficienti e reattivi.
• Versioning delle caratteristiche: Gli strumenti dovrebbero supportare il versioning delle caratteristiche di ML, consentendoti di tracciare le modifiche, confrontare diverse versioni e garantire che le tecniche di elaborazione delle caratteristiche siano coerenti per l’addestramento e il servizio dei modelli di ML.
• Validazione delle caratteristiche: Gli strumenti dovrebbero fornire meccanismi per la convalida della qualità e dell’integrità delle caratteristiche di ML, consentendoti di rilevare incongruenze nei dati, valori mancanti e valori anomali che potrebbero influire sull’accuratezza e sulle prestazioni dei modelli di ML.
• Gestione dei metadati delle caratteristiche: Gli strumenti dovrebbero supportare la gestione dei metadati associati alle caratteristiche di ML, inclusi descrizioni, origini dei dati, logica di trasformazione e proprietà statistiche, per migliorare la trasparenza e la documentazione.
• Integrazione con flussi di lavoro di ML: L’integrazione con flussi di lavoro e pipeline di ML facilita l’integrazione dei processi di ingegneria delle caratteristiche e di servizio delle caratteristiche nell’intero ciclo di sviluppo di ML. Ciò può aiutarti a rendere i flussi di lavoro di sviluppo dei modelli riproducibili.

Nel 2023, sempre più aziende stanno costruendo store delle caratteristiche e piattaforme di self-service per consentire la condivisione e la scoperta delle caratteristiche tra team e progetti.

Feast

Feast è uno store delle caratteristiche open-source con una piattaforma centralizzata e scalabile per la gestione, il servizio e la scoperta delle caratteristiche nei flussi di lavoro di MLOps. È possibile definire, archiviare e servire le caratteristiche per l’addestramento e l’inferenza nei modelli di apprendimento automatico. Feast supporta il servizio delle caratteristiche batch e in tempo reale, consentendo ai team di accedere ed riutilizzare efficientemente le caratteristiche in diverse fasi del ciclo di vita di ML.

Tecton

Tecton è una piattaforma di caratteristiche progettata per gestire l’intero ciclo di vita delle caratteristiche. Si integra con i data store esistenti e fornisce componenti per l’ingegneria delle caratteristiche, lo storage delle caratteristiche, il servizio e il monitoraggio, aiutando il tuo team a migliorare la produttività e operazionalizzare le pipeline di ML.

Hopsworks Feature Store

Hopsworks Feature Store è una piattaforma di caratteristiche open-source per carichi di lavoro di ML intensivi di dati. Puoi utilizzare Hopsworks Feature Store per creare, gestire e servire le caratteristiche per i modelli di apprendimento automatico, garantendo al contempo la lineage dei dati, la governance e la collaborazione. Questo offre supporto completo per l’ingegneria dei dati e i flussi di lavoro di MLOps.

Featureform

Featureform è un archivio virtuale open-source che può essere utilizzato con qualsiasi infrastruttura dati. Può aiutare i team di data science a:

• Sfondare i silos di ingegneria delle feature
• Gestire le feature nel tempo tramite il versioning.
• Condividere le feature in tutta l’organizzazione.
• Fornire strumenti per la gestione della qualità delle feature, tra cui il data profiling, il rilevamento delle variazioni delle feature e l’analisi dell’impatto delle feature.

Databricks Feature Store

Databricks Feature Store è una soluzione centralizzata e scalabile per la gestione delle feature nei flussi di lavoro di machine learning. Puoi sfruttare il suo repository unificato per archiviare, scoprire e servire le feature, eliminando la duplicazione e promuovendo la riutilizzabilità del codice. L’integrazione con Apache Spark e Delta Lake consente un’elaborazione efficiente dei dati e garantisce l’integrità e il versioning dei dati. Offre archivi offline (principalmente per l’inferenza batch) e archivi online (DB a bassa latenza per lo scoring in tempo reale).

Con funzionalità come il versioning, la gestione dei metadati, le ricerche puntuali e la tracciabilità dei dati, Databricks Feature Store migliora la collaborazione, aumenta la produttività e consente ai tuoi data scientist di concentrarsi sullo sviluppo dei modelli anziché sulle ripetitive attività di ingegneria delle feature.

Google Cloud Vertex AI Feature Store

Google Cloud Vertex AI Feature Store è un servizio di gestione delle feature che può fornire al tuo team le funzionalità per archiviare, scoprire e servire le feature per i carichi di lavoro di machine learning.

Con Google Cloud Vertex AI Feature Store, i tuoi data scientist possono accedere e riutilizzare le feature tra i progetti, sfruttare le funzionalità di versioning e gestione dei metadati e integrarsi senza problemi con altri servizi di Google Cloud per ottimizzare i loro flussi di lavoro di MLOps.

Hub dei modelli

Gli hub dei modelli forniscono una piattaforma centralizzata per la gestione, la condivisione e il deployment dei modelli di machine learning. Ti permettono di semplificare la gestione dei modelli, promuovere la collaborazione e accelerare il deployment dei modelli di machine learning.

Caratteristiche principali degli hub dei modelli

Gli hub dei modelli dovrebbero offrire funzionalità come:

• Scoperta dei modelli: Gli strumenti degli hub dei modelli offrono funzionalità di ricerca e scoperta per esplorare e trovare modelli rilevanti basati su criteri come metriche di performance, dominio, architettura o requisiti specifici.
• Condivisione dei modelli: Gli strumenti dovrebbero fornire meccanismi per condividere i modelli di machine learning con altri membri del team o in tutta l’organizzazione, promuovendo la collaborazione, la condivisione delle conoscenze e il riutilizzo dei modelli pre-addestrati.
• Gestione dei metadati dei modelli: Gli strumenti dovrebbero supportare la gestione dei metadati associati ai modelli di machine learning, inclusi descrizioni, tipologie di task che risolvono, metriche di performance, configurazioni di addestramento e cronologia delle versioni, facilitando la documentazione e la riproducibilità dei modelli.
• Integrazione con flussi di lavoro di machine learning: L’integrazione con flussi di lavoro e pipeline di machine learning consente di incorporare le funzionalità degli hub dei modelli nel ciclo di sviluppo di machine learning, semplificando i processi di addestramento, valutazione e deployment dei modelli.
• Governance dei modelli e controllo degli accessi: Gli strumenti degli hub dei modelli dovrebbero fornire funzionalità di governance per impostare controlli di accesso, licenze di utilizzo, permessi e politiche di condivisione per garantire la privacy dei dati, la sicurezza e la conformità alle normative. Una buona implementazione di questo può essere l’inclusione di schede di modelli (model cards).
• Deployment dei modelli: Gli strumenti degli hub dei modelli dovrebbero fornire API di inferenza per testare le capacità del modello e consentire il deployment senza problemi dei modelli di machine learning su vari ambienti, inclusi le piattaforme cloud, i dispositivi edge o l’infrastruttura in loco.
• Versioning dei modelli: Gli strumenti dovrebbero supportare il versioning dei modelli di machine learning all’interno dell’hub dei modelli per tracciare le modifiche, confrontare diverse versioni e garantire la riproducibilità durante l’addestramento e il deployment dei modelli di machine learning.

Hugging Face Model Hubs

Hugging Face Model Hub è una piattaforma ed ecosistema popolare per la condivisione, la scoperta e l’utilizzo di modelli pre-addestrati per diversi compiti di machine learning. I membri della community di Hugging Face possono ospitare tutti i checkpoint dei loro modelli per semplificarne la memorizzazione, la scoperta e la condivisione. Offre una vasta collezione di modelli, inclusi architetture all’avanguardia come i transformers, per compiti come la classificazione del testo, l’analisi del sentiment e la risposta alle domande.

Con un ampio supporto linguistico e l’integrazione con i principali framework di deep learning, il Model Hub semplifica l’integrazione di modelli pre-addestrati e librerie nei flussi di lavoro esistenti, rendendolo una risorsa preziosa per ricercatori, sviluppatori e data scientist.

Modelli Kaggle

I modelli Kaggle consentono ai tuoi data scientist di cercare e scoprire centinaia di modelli di machine learning addestrati e pronti per il deployment su Kaggle e condividere modelli pre-addestrati da competizioni. Possono utilizzare modelli pre-addestrati per costruire modelli di machine learning in modo rapido e semplice.

Tensorflow Hub

TensorFlow Hub è un repository di modelli di machine learning che sono stati addestrati su dataset specifici, o puoi persino contribuire con modelli che sono stati creati per il tuo caso d’uso. Consente il trasferimento di apprendimento rendendo vari modelli di ML liberamente disponibili come librerie o chiamate API web. L’intero modello può essere scaricato nel runtime del tuo codice sorgente con una sola riga di codice.

I domini dei problemi sono suddivisi in:

• Testo: modelli di linguaggio, recupero di testi, risposta a domande, generazione di testo e riepilogo.
• Immagini: classificazione, rilevamento di oggetti e trasferimento di stile, tra molti altri.
• Video: classificazione video, generazione, audio e testo.
• Audio: embedding di conversione del discorso in testo e sintesi del discorso, tra gli altri.

Ottimizzazione degli iperparametri

Finora, il panorama degli strumenti per l’ottimizzazione degli iperparametri non è cambiato molto nel 2023. I soliti sospetti sono ancora i migliori strumenti del settore.

Optuna

Optuna è un framework di ottimizzazione degli iperparametri open-source in Python. Offre una soluzione flessibile e scalabile per automatizzare la ricerca delle configurazioni ottimali degli iperparametri. Optuna supporta vari algoritmi di ottimizzazione, tra cui estimatori di Parzen strutturati ad albero (TPE) e ricerca in griglia, e fornisce un’interfaccia user-friendly per definire spazi di ricerca e funzioni obiettivo.

Hyperopt

Hyperopt è un’altra libreria open-source per l’ottimizzazione degli iperparametri. Utilizza una combinazione di ricerca casuale, albero di estimatori di Parzen (TPE) e altri algoritmi di ottimizzazione. Hyperopt fornisce un’interfaccia semplice per definire spazi di ricerca e funzioni obiettivo ed è particolarmente adatto per ottimizzare configurazioni di iperparametri complesse.

SigOpt

SigOpt è una piattaforma commerciale per l’ottimizzazione degli iperparametri progettata per aiutare i team di data science e machine learning a ottimizzare i loro modelli. Offre una serie di algoritmi di ottimizzazione, tra cui l’ottimizzazione bayesiana, per esplorare efficientemente lo spazio degli iperparametri. La piattaforma si integra bene con librerie e framework di machine learning popolari, consentendo un’incorporazione facile nei flussi di lavoro esistenti. Una caratteristica notevole di SigOpt è la sua capacità di gestire l’ottimizzazione “black box”, rendendolo adatto per ottimizzare modelli con architetture proprietarie o sensibili.

Test della qualità del modello

Gli strumenti per il test della qualità del modello forniscono funzionalità per garantire l’affidabilità, la robustezza e l’accuratezza dei modelli di ML.

Caratteristiche principali degli strumenti per il test della qualità del modello

Gli strumenti per il test della qualità del modello dovrebbero offrire funzionalità come:

• Tecniche di valutazione del modello: Metodologie di valutazione per valutare le prestazioni dei modelli di ML, inclusi metriche come accuratezza, precisione, richiamo, punteggio F1 e area sotto la curva (AUC) per valutare in modo oggettivo l’efficacia del modello.
• Metriche di performance: Gli strumenti dovrebbero offrire una gamma di metriche di performance per valutare la qualità del modello in diversi domini e compiti e misurare la performance del modello specifica per i loro casi d’uso. Metriche come AUC, punteggi F1 per problemi di classificazione, media della precisione media (mAP) per la rilevazione di oggetti e perplessità per i modelli di linguaggio.
• Analisi degli errori: Gli strumenti per il test della qualità del modello dovrebbero facilitare l’analisi degli errori per comprendere e identificare i tipi di errori commessi dai modelli di ML, aiutandoti a comprendere i punti deboli del modello e a dare priorità alle aree di miglioramento.
• Versionamento e confronto del modello: Gli strumenti per il test della qualità del modello dovrebbero supportare il versionamento e il confronto del modello per confrontare le prestazioni delle diverse versioni del modello e tracciare l’impatto dei cambiamenti sulla qualità del modello nel tempo.
• Documentazione e reportistica: Gli strumenti dovrebbero fornire funzionalità per documentare i processi di test della qualità del modello, catturare le configurazioni sperimentali e generare report, facilitando la trasparenza, la riproducibilità e la collaborazione.
• Integrazione con flussi di lavoro di ML: Integrazione con flussi di lavoro e pipeline di ML per incorporare i processi di test della qualità del modello nel ciclo di sviluppo ML complessivo, garantendo il testing e il miglioramento continui della qualità del modello.
• Test di equità: Nel contesto dell’IA etica, gli strumenti dovrebbero fornire funzionalità per il test di equità per valutare e mitigare i bias e le disparità nelle previsioni del modello tra diversi gruppi demografici o attributi sensibili.

Deepchecks

Deepchecks è un pacchetto Python per convalidare in modo esaustivo i tuoi modelli e i tuoi dati di machine learning con il minimo sforzo. Ciò include controlli relativi a vari problemi, come la performance del modello, l’integrità dei dati, i mismatch di distribuzione e altro ancora.

Truera

Truera è una piattaforma di intelligenza dei modelli progettata per consentire la fiducia e la trasparenza dei modelli di machine learning. Si concentra sulla garanzia della qualità del modello e aiuta i team di data science a identificare e mitigare i rischi del modello. Truera offre funzionalità come il debug del modello, la spiegabilità e la valutazione dell’equità per ottenere una comprensione del comportamento del modello e identificare eventuali problemi o pregiudizi. Per saperne di più consulta la documentazione.

Kolena

Kolena è una piattaforma per test e debug rigorosi per creare allineamento e fiducia nel team. Include anche una piattaforma online per registrare i risultati e le informazioni. Kolena si concentra principalmente sul processo di testing e validazione delle unità di ML su larga scala. Fornisce:

• Data Studio per cercare scenari di testing nel tuo progetto e identificare casi limite
• Gestore dei casi di test per gestire e controllare suite e casi di test e fornire visibilità sulla copertura dei test.
• Debugger per analizzare gli errori del modello e identificare nuovi scenari di testing.

Puoi interagire con Kolena tramite il web su app.kolena.io e tramite il client Python di Kolena.

Strumenti di orchestrazione e pipeline di flussi di lavoro

Gli strumenti di orchestrazione e pipeline di flussi di lavoro sono componenti essenziali per ottimizzare e automatizzare flussi di lavoro di ML complessi.

Caratteristiche principali degli strumenti di orchestrazione e pipeline di flussi di lavoro

Gli strumenti di orchestrazione e pipeline di flussi di lavoro dovrebbero fornire:

• Pianificazione delle attività e gestione delle dipendenze: Gli strumenti di orchestrazione e pipeline di flussi di lavoro dovrebbero fornire robuste capacità di pianificazione per definire le dipendenze tra le attività ed eseguirle automaticamente nell’ordine corretto, garantendo un’esecuzione del flusso di lavoro senza intoppi.
• Monitoraggio e visualizzazione dei flussi di lavoro: Gli strumenti di orchestrazione e pipeline di flussi di lavoro dovrebbero offrire funzionalità di monitoraggio e visualizzazione per tenere traccia dell’avanzamento dei flussi di lavoro, monitorare l’utilizzo delle risorse e visualizzare le dipendenze del flusso di lavoro per una migliore comprensione e risoluzione dei problemi.
• Riproducibilità e versioning: Gli strumenti di orchestrazione e pipeline di flussi di lavoro dovrebbero supportare la riproducibilità catturando l’intera configurazione del flusso di lavoro, inclusi le versioni del codice, i set di dati e le dipendenze. Ciò ti aiuterà a tracciare le esecuzioni passate per scopi di riproducibilità e debug.
• Integrazione con i framework di ML: Integrazione con i framework di ML popolari in modo da poter sfruttare le tue librerie e strumenti di ML preferiti all’interno del sistema di orchestrazione e pipeline di flussi di lavoro, garantendo compatibilità e flessibilità nello sviluppo del modello.
• Gestione degli errori e meccanismi di ripetizione: Gli strumenti dovrebbero fornire robusti meccanismi di gestione degli errori e di ripetizione per gestire le interruzioni, ripetere le attività fallite e gestire eccezioni in modo corretto, garantendo l’affidabilità e la resilienza dei flussi di lavoro di ML.
• Calcolo distribuito e scalabilità: Devono avere capacità di calcolo distribuito per gestire flussi di lavoro di ML su larga scala, in modo da poter sfruttare framework di calcolo distribuito o infrastrutture cloud per scalare i flussi di lavoro e processare grandi quantità di dati.

ZenML

ZenML è un framework MLOps estensibile e open-source per la creazione di pipeline MLOps portabili e pronte per la produzione. È stato creato per i data scientist e gli ingegneri MLOps per collaborare nello sviluppo per la produzione. Per saperne di più sui concetti fondamentali di ZenML consulta la loro documentazione.

Kedro Pipelines

Kedro è una libreria Python per la creazione di pipeline modulari per la scienza dei dati. Kedro ti aiuta a creare flussi di lavoro per la scienza dei dati composti da componenti riutilizzabili, ognuno con una “singola responsabilità”, per velocizzare il pipelining dei dati, migliorare il prototipazione della scienza dei dati e promuovere la riproducibilità delle pipeline. Dai un’occhiata alla documentazione di Kedro.

Flyte

Flyte è una piattaforma per orchestrare pipeline di ML su larga scala. Puoi utilizzare Flyte per il deployment, la manutenzione, la gestione del ciclo di vita, il controllo delle versioni e l’addestramento. Puoi integrarlo con piattaforme come Feast e pacchetti come PyTorch, TensorFlow e Whylogs per eseguire attività per l’intero ciclo di vita del modello.

Questo articolo di Samhita Alla, un software engineer e tech evangelist presso Union.ai, fornisce una panoramica semplificata delle applicazioni di Flyte in MLOps. Consulta la documentazione per iniziare.

Prefect

Prefect è un sistema di gestione dei flussi di lavoro open source che semplifica l’orchestrazione delle pipeline di dati e dei flussi di lavoro complessi. Offre funzionalità come la pianificazione delle attività, la gestione delle dipendenze e la gestione degli errori, garantendo un’esecuzione efficiente e affidabile dei flussi di lavoro dei dati.

Grazie alla sua infrastruttura basata su Python e al pannello di controllo facile da usare rispetto ad Airflow, Prefect aumenta la produttività e la riproducibilità per i team di data engineering e data science.

Mage AI

Mage è uno strumento open source per la costruzione, l’esecuzione e la gestione delle pipeline di dati per la trasformazione e l’integrazione dei dati. Le sue caratteristiche includono:

• Orchestrazione per pianificare e gestire le pipeline di dati con osservabilità.
• Notebook per editor interattivi Python, SQL e R per la codifica delle pipeline di dati.
• Integrazioni dei dati che consentono di sincronizzare i dati da fonti di terze parti verso le destinazioni interne.
• Pipeline di streaming per l’acquisizione e la trasformazione di dati in tempo reale.
• Integrazione con dbt per la costruzione, l’esecuzione e la gestione dei modelli DBT.

Deploy e servizio di modelli

Gli strumenti per il deploy e il servizio dei modelli consentono di distribuire modelli addestrati in ambienti di produzione e di fornire previsioni agli utenti finali o ai sistemi downstream.

Caratteristiche principali degli strumenti per il deploy e il servizio dei modelli

Gli strumenti per il deploy e il servizio dei modelli dovrebbero offrire funzionalità come:

• Integrazione con piattaforme di deploy: Compatibilità e integrazione con piattaforme di deploy, come servizi cloud o framework di orchestrazione di container, che consentono di distribuire e gestire modelli di machine learning nell’infrastruttura preferita.
• Versioning e gestione dei modelli: Disporre di funzionalità di versioning e gestione robuste per distribuire e servire diverse versioni di modelli di machine learning, monitorare le prestazioni del modello e tornare alle versioni precedenti se necessario.
• Gestione di API ed endpoint: Includere funzionalità di gestione di API ed endpoint per definire e gestire gli endpoint, gestire l’autenticazione e l’autorizzazione e fornire un’interfaccia conveniente per accedere ai modelli di machine learning distribuiti.
• Scaling automatico e bilanciamento del carico: Fornire funzionalità di scaling automatico e bilanciamento del carico per gestire carichi di lavoro variabili e distribuire le richieste in arrivo in modo efficiente su più istanze di modelli distribuiti.
• Configurazione del modello e flessibilità dell’ambiente di runtime: Includere flessibilità nella configurazione del modello e negli ambienti di runtime, in modo da poter personalizzare le impostazioni del modello, regolare l’allocation delle risorse e scegliere l’ambiente di runtime più adatto alle esigenze di distribuzione.
• Supporto a diversi pattern di deploy: Lo strumento dovrebbe supportare l’elaborazione batch, l’inferenza in tempo reale (streaming) e i processori di inferenza (sotto forma di API REST o chiamate di funzioni).

BentoML

BentoML è una piattaforma aperta per il machine learning in produzione. Semplifica l’impacchettamento e la gestione dei modelli, ottimizza i carichi di lavoro di servizio dei modelli per funzionare a scala di produzione e accelera la creazione, il deploy e il monitoraggio dei servizi di previsione.

Seldon Core

Seldon Core è una piattaforma open source con un framework che semplifica il deploy dei modelli di machine learning e degli esperimenti su Kubernetes in modo più facile e veloce.

È un sistema cloud-agnostico, sicuro, affidabile e robusto mantenuto attraverso una politica di sicurezza e aggiornamento coerente.

Riepilogo di Seldon Core:

• Modo semplice per containerizzare i modelli di machine learning utilizzando i nostri server di inferenza pre-confezionati, server personalizzati o wrapper di linguaggio.
• Grafi di inferenza potenti e ricchi di predictor, trasformatori, router, combinatori e altro.
• Provenienza dei metadati per assicurare che ogni modello possa essere ricondotto al sistema di addestramento, ai dati e alle metriche corrispondenti.
• Metriche avanzate e personalizzabili con integrazione a Prometheus e Grafana.
• Audit completo tramite richiesta di input-output del modello (integrazione del logging con Elasticsearch).

NVIDIA Triton Inference Server

NVIDIA Triton Inference Server è un software open source che fornisce un’interfaccia unificata per la gestione e il servizio di modelli di deep learning. Puoi distribuire e scalare modelli di machine learning in produzione e supporta una vasta gamma di framework di deep learning, tra cui TensorFlow, PyTorch e ONNX.

Triton Inference Server è uno strumento prezioso per data scientist e machine learning engineer perché può aiutarli:

• Implementare modelli di apprendimento automatico in produzione in modo rapido e semplice.
• Scalare modelli di apprendimento automatico per soddisfare la domanda.
• Gestire più modelli di apprendimento automatico da un’unica interfaccia.
• Monitorare le prestazioni dei modelli di apprendimento automatico.

NVIDIA TensorRT

NVIDIA TensorRT è un ottimizzatore e runtime di inferenza di apprendimento profondo ad alte prestazioni che offre bassa latenza e alto throughput per applicazioni di inferenza. Puoi usarlo per velocizzare l’inferenza di modelli di apprendimento profondo su GPU NVIDIA.

TensorRT è rilevante per i data scientist e gli ingegneri di apprendimento automatico perché può aiutarli a:

• Migliorare le prestazioni di inferenza dei loro modelli. TensorRT può ottimizzare i modelli di apprendimento profondo per l’inferenza su GPU NVIDIA, il che può portare a miglioramenti significativi delle prestazioni.
• Ridurre le dimensioni dei loro modelli. TensorRT può anche ridurre le dimensioni dei modelli di apprendimento profondo, rendendoli più facili da distribuire e utilizzare.
• Rendere i loro modelli più efficienti. TensorRT può rendere i modelli di apprendimento profondo più efficienti ottimizzandoli per piattaforme hardware specifiche.

OctoML

OctoML è una piattaforma di accelerazione dell’apprendimento automatico che aiuta gli ingegneri a distribuire rapidamente modelli di apprendimento automatico su qualsiasi hardware, provider cloud o dispositivo edge. È costruito sulla base del progetto di framework del compilatore Apache TVM open-source.

OctoML fornisce diverse caratteristiche che lo rendono una buona scelta per gli ingegneri che desiderano distribuire modelli di apprendimento automatico. Queste caratteristiche includono:

• Un formato di modello unificato che semplifica la distribuzione di modelli su hardware e provider cloud diversi.
• Un repository di modelli pre-addestrati in modo da poter trovare e distribuire modelli pre-addestrati.
• Un flusso di lavoro per la distribuzione dei modelli per facilitare la distribuzione dei modelli in produzione.
• Un dashboard per il monitoraggio dei modelli per monitorare le prestazioni dei modelli distribuiti.

Osservabilità del modello

Gli strumenti di osservabilità del modello ti consentono di ottenere informazioni sul comportamento, le prestazioni e la salute dei tuoi modelli di apprendimento automatico distribuiti.

Funzionalità principali degli strumenti di osservabilità del modello

Gli strumenti di osservabilità del modello dovrebbero offrire funzionalità come:

• Logging e monitoraggio: Abilita il logging e il monitoraggio delle metriche chiave, degli eventi e del comportamento del sistema relativi ai modelli di apprendimento automatico distribuiti, facilitando la visibilità in tempo reale sulle prestazioni del modello, sull’utilizzo delle risorse e sulle previsioni.
• Monitoraggio delle prestazioni del modello: Monitora e analizza le prestazioni del modello nel tempo, inclusi metriche come accuratezza, precisione, richiamo o metriche definite dall’utente, fornendo una visione completa dell’efficacia del modello.
• Rilevamento della deriva dei dati e della deriva concettuale: Include funzionalità per rilevare e monitorare la deriva dei dati (cambiamenti nella distribuzione dei dati di input) e la deriva concettuale (cambiamenti nella relazione tra input e output), in modo da poter identificare e risolvere problemi legati ai cambiamenti dei pattern dei dati.
• Allerta e rilevamento delle anomalie: Gli strumenti dovrebbero fornire meccanismi di allerta per avvisare gli ingegneri di apprendimento automatico di eventi critici, deviazioni di prestazioni o anomalie nel comportamento del modello, consentendo una risposta tempestiva e la risoluzione dei problemi.
• Visualizzazione e dashboard: Offri capacità di visualizzazione e dashboard personalizzabili per creare rappresentazioni visive informative e interattive del comportamento del modello, delle tendenze delle prestazioni o dell’importanza delle feature.
• Debugging del modello e analisi delle cause radici: Agevola il debug e l’analisi delle cause radici del modello fornendo strumenti per indagare e diagnosticare problemi legati alle prestazioni del modello, alle previsioni o ai dati di input.
• Conformità e requisiti normativi: Fornisci funzionalità per affrontare requisiti di conformità e regolatori, come privacy dei dati, spiegabilità o equità, per garantire che i modelli distribuiti rispettino standard etici e legali.
• Integrazione con il flusso di lavoro e il processo di distribuzione dell’apprendimento automatico: Ciò consente di incorporare i processi di osservabilità del modello nel ciclo di sviluppo, garantendo il monitoraggio continuo e il miglioramento dei modelli di apprendimento automatico distribuiti.

WhyLabs

WhyLabs è una piattaforma di osservabilità dell’IA che aiuta i data scientist e gli ingegneri di apprendimento automatico a monitorare la salute dei loro modelli di intelligenza artificiale e delle pipeline di dati che li alimentano. Fornisce vari strumenti per monitorare le prestazioni del modello, rilevare la deriva e identificare problemi legati alla qualità dei dati.

WhyLabs è rilevante per i data scientist e gli ingegneri di apprendimento automatico perché può aiutarli:

• Assicurare la qualità e l’accuratezza dei loro modelli.
• Rilevare la deriva dei dati.
• Identificare problemi con la qualità dei dati.

Arize AI

Arize AI è una piattaforma di osservabilità per l’apprendimento automatico che aiuta gli scienziati dei dati e gli ingegneri di apprendimento automatico a monitorare e risolvere i problemi dei loro modelli in produzione. Fornisce vari strumenti per monitorare le prestazioni del modello, rilevare la deriva dei dati e identificare problemi con la qualità dei dati.

Mona

Mona fornisce agli scienziati dei dati e agli ingegneri di apprendimento automatico una soluzione di monitoraggio end-to-end che aumenta la visibilità nei loro sistemi di intelligenza artificiale. Inizia con l’assicurare una singola fonte di informazioni sul comportamento dei sistemi nel tempo. Prosegue con il monitoraggio continuo degli indicatori chiave delle prestazioni e con informazioni proattive sugli errori – consentendo alle squadre di adottare misure correttive preventive ed efficienti. 

Fornendo informazioni in tempo reale, Mona consente alle squadre di rilevare problemi settimane o mesi prima che emergano, consentendo loro di risolvere rapidamente le anomalie.

Superwise

Superwise è una piattaforma di osservabilità dei modelli che aiuta gli scienziati dei dati e gli ingegneri di apprendimento automatico a monitorare e risolvere i problemi dei loro modelli in produzione. Fornisce vari strumenti per monitorare le prestazioni del modello, rilevare la deriva dei dati e identificare problemi con la qualità dei dati.

Superwise è uno strumento potente che può aiutare i vostri scienziati dei dati e gli ingegneri di apprendimento automatico a garantire la qualità e l’accuratezza dei loro modelli di intelligenza artificiale.

Evidently AI

Evidently AI è un sistema di monitoraggio open-source per i modelli di apprendimento automatico. Aiuta ad analizzare i modelli di apprendimento automatico durante lo sviluppo, la validazione o il monitoraggio in produzione. Lo strumento genera rapporti interattivi da Pandas DataFrame.

Aporia

Aporia è una piattaforma per l’osservabilità dell’apprendimento automatico. Le squadre di scienziati dei dati e di apprendimento automatico di diverse industrie utilizzano Aporia per monitorare il comportamento del modello, garantire le prestazioni ottimali del modello e scalare facilmente l’apprendimento automatico in produzione. Supporta tutti i casi d’uso dell’apprendimento automatico e i tipi di modelli consentendovi di personalizzare completamente la vostra esperienza di osservabilità dell’apprendimento automatico.

Responsabile AI

Puoi utilizzare strumenti di AI responsabile per implementare modelli di apprendimento automatico tramite tecniche etiche, giuste e responsabili.

Principali caratteristiche degli strumenti di AI responsabile

Gli strumenti di AI responsabile dovrebbero fornire funzionalità come:

• Valutazione dell’equità: Capacità di valutare e misurare l’equità dei modelli di apprendimento automatico, identificando eventuali pregiudizi e comportamenti discriminatori tra diversi gruppi demografici o attributi sensibili.
• Spiegabilità e interpretabilità: Funzionalità che consentono di spiegare e interpretare le decisioni prese dai modelli di apprendimento automatico.
• Trasparenza e audit: Agevolare la trasparenza e l’audit dei modelli di apprendimento automatico, consentendo di tracciare e documentare l’intero processo di sviluppo e implementazione del modello.
• Robustezza e sicurezza: Affrontare la robustezza e la sicurezza dei modelli di apprendimento automatico, inclusi tecniche per difendersi dagli attacchi avversari o dalla manipolazione del modello, proteggendo i sistemi di apprendimento automatico da sfruttamenti malevoli o vulnerabilità indesiderate.
• Conformità normativa: Aiutarti a rispettare i requisiti normativi e gli standard dell’industria, come le normative sulla protezione dei dati (ad esempio, il GDPR), le linee guida specifiche del settore o le normative sull’equità.
• Etica e governance: Fornire linee guida e quadri per incorporare considerazioni etiche e pratiche di governance nei tuoi sistemi di apprendimento automatico.
• Mitigazione del pregiudizio: Includere tecniche e algoritmi per mitigare i pregiudizi nei modelli di apprendimento automatico in modo da poter affrontare e ridurre i pregiudizi indesiderati presenti nei dati di addestramento o nelle previsioni del modello.

Arthur AI

Arthur AI è una piattaforma di spiegabilità per l’apprendimento automatico che aiuta gli scienziati dei dati e gli ingegneri di apprendimento automatico a capire come funzionano i loro modelli. Fornisce una varietà di strumenti per spiegare le previsioni del modello, tra cui:

• Rilevanza delle caratteristiche per mostrare quanto sia importante ciascuna caratteristica nella previsione di un modello.
• Analisi di sensibilità per mostrare come cambia la previsione di un modello quando una singola caratteristica viene modificata.
• Spiegazioni controfattuali per mostrare quali modifiche sarebbero necessarie a un input per cambiare la previsione di un modello.

Fiddler AI

Fiddler AI è una piattaforma di monitoraggio e spiegabilità dei modelli di intelligenza artificiale che aiuta gli scienziati dei dati e gli ingegneri di apprendimento automatico a capire come funzionano i loro modelli. Fornisce una varietà di strumenti per spiegare le previsioni del modello, tra cui:

• Rilevanza delle caratteristiche per mostrare quanto sia importante ciascuna caratteristica nella previsione di un modello.
• Analisi di sensibilità per mostrare come cambia la previsione di un modello quando viene modificata una singola caratteristica.
• Spiegazione controfattuale per mostrare quali modifiche sarebbero necessarie all’input per cambiare la previsione di un modello.

Infrastruttura: calcolo, strumenti e tecnologie

Il componente di calcolo e infrastruttura è un aspetto fondamentale dei sistemi di apprendimento automatico (ML), fornendo le risorse e l’ambiente necessari per addestrare, distribuire ed eseguire modelli ML su larga scala. 

Caratteristiche principali degli strumenti di calcolo e infrastruttura

Gli strumenti di infrastruttura dovrebbero fornire funzionalità come:

• Gestione delle risorse: Offrire funzionalità per una gestione efficiente delle risorse, consentendo di allocare e fornire risorse di calcolo come CPU, GPU o TPU in base ai requisiti dei carichi di lavoro di ML. Ciò assicura un utilizzo ottimale delle risorse ed efficienza dei costi.
• Calcolo distribuito: Supportare framework e tecnologie di calcolo distribuito per sfruttare l’elaborazione parallela, l’addestramento distribuito o la suddivisione dei dati per l’addestramento e l’inferenza dei modelli.
• Monitoraggio e ottimizzazione delle prestazioni: Fornire funzionalità di monitoraggio e ottimizzazione delle prestazioni per tenere traccia delle prestazioni dei carichi di lavoro di ML, monitorare l’utilizzo delle risorse, rilevare i colli di bottiglia di calcolo e ottimizzare le prestazioni complessive dei sistemi ML.
• Alta disponibilità e tolleranza ai guasti: Garantire l’alta disponibilità e la tolleranza ai guasti fornendo meccanismi per gestire guasti hardware, interruzioni di rete o arresti del sistema. Ciò contribuisce a mantenere l’affidabilità e il funzionamento ininterrotto dei sistemi ML.
• Integrazione con infrastruttura cloud e on-premises: Integrare con piattaforme cloud, infrastrutture on-premises o ambienti ibridi per sfruttare i vantaggi dei diversi modelli di distribuzione e delle opzioni di infrastruttura in base alle specifiche esigenze e preferenze.
• Sicurezza e privacy dei dati: Incorporare misure di sicurezza e salvaguardie per la privacy dei dati, compresa la crittografia, i controlli di accesso e la conformità alle normative sulla protezione dei dati. Ciò assicura la riservatezza e l’integrità dei dati durante le operazioni di ML.
• Containerizzazione e virtualizzazione: Agevolare tecnologie di containerizzazione e virtualizzazione, consentendo di confezionare i modelli ML, le dipendenze e gli ambienti di esecuzione in contenitori portabili.
• Scalabilità ed elasticità: Fornire funzionalità di scalabilità ed elasticità, consentendo di aumentare o ridurre facilmente le risorse di calcolo in base alla domanda dei carichi di lavoro di ML. 

Ray Open Source

Anyscale è lo sviluppatore di Ray, un framework di calcolo unificato per il calcolo scalabile. Ray Open Source è un framework open source, unificato e distribuito per scalare applicazioni di intelligenza artificiale e Python. Puoi facilmente scalare qualsiasi carico di lavoro o applicazione da un laptop al cloud senza il costo o l’esperienza necessari per costruire un’infrastruttura complessa.

Nuclio

Nuclio è un framework “serverless” ad alte prestazioni focalizzato sui carichi di lavoro intensivi di dati, I/O e calcolo. È ben integrato con popolari strumenti di data science, come Jupyter e Kubeflow; supporta una varietà di origini dati e di streaming e supporta l’esecuzione su CPU e GPU.

Run:ai

Run.ai ottimizza e orchesta le risorse di calcolo GPU per carichi di lavoro di intelligenza artificiale e deep learning. Costruisce uno strato di virtualizzazione per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale, astraggendo i carichi di lavoro dall’infrastruttura sottostante e creando una pool condivisa di risorse che possono essere allocate al volo, consentendo l’utilizzo completo delle costose GPU per il calcolo. 

Conservi il controllo e ottieni visibilità in tempo reale, inclusa la visualizzazione e l’allocazione del tempo di esecuzione, la messa in coda e l’utilizzo delle GPU, da un’unica interfaccia utente basata sul web. 

Piattaforma MosaicML

La piattaforma MosaicML fornisce i seguenti vantaggi chiave quando si desidera ottimizzare modelli LLM:

• Diversi fornitori cloud per sfruttare le GPU di diversi fornitori cloud senza l’onere di configurare un account e tutte le integrazioni richieste.
• Configurazioni di addestramento LLM. La libreria del compositore dispone di numerose configurazioni ottimizzate per l’addestramento di una varietà di modelli e per diversi tipi di obiettivi di formazione.
• Infrastruttura gestita per l’orchestrazione, l’ottimizzazione dell’efficienza e la tolleranza ai guasti (ad esempio, il ripristino da guasti dei nodi).

Server cloud con GPU

I fornitori di server cloud con GPU hanno anche registrato una crescente popolarità nel 2023. Le offerte dei fornitori sono suddivise in due categorie:

• Server cloud con GPU sono macchine a lunga durata (ma possibilmente pre-emptive).
• GPU senza server sono macchine che riducono le risorse a zero in assenza di traffico.

Paperspace

Paperspace è una piattaforma di cloud computing ad alte prestazioni che fornisce macchine virtuali con accelerazione GPU per la creazione, l’addestramento e la distribuzione di modelli. Offre istanze preconfigurate con framework e strumenti popolari, semplificando il processo di configurazione per i data scientist.

Grazie alla sua interfaccia utente intuitiva e alle opzioni di prezzo flessibili, Paperspace consente un facile accesso alle potenti risorse GPU, facilitando l’addestramento e l’elaborazione più veloce dei modelli di apprendimento automatico nel cloud.

Lambda

Lambda GPU Cloud è una piattaforma basata su cloud di Lambda Labs che offre macchine virtuali con accelerazione GPU per compiti di apprendimento automatico e deep learning. Fornisce framework pre-installati, un’interfaccia utente intuitiva e opzioni di prezzo flessibili. Con Lambda GPU Cloud, è possibile accedere facilmente a risorse GPU potenti nel cloud, semplificando lo sviluppo e la distribuzione di modelli di apprendimento automatico.

GPU senza server

Modal

Modal è una piattaforma che fornisce una soluzione per la crittografia basata su cloud. È possibile scrivere ed eseguire codice nel cloud e avviare contenitori personalizzati. È possibile definire un ambiente di contenitori nel proprio codice o sfruttare il backend predefinito.

Baseten

Baseten è un backend senza server per la creazione di applicazioni basate su intelligenza artificiale con ridimensionamento automatico, accesso alle GPU, lavori CRON e funzioni senza server. È agnostico rispetto ai flussi di lavoro di addestramento del modello e funzionerà con qualsiasi modello addestrato utilizzando qualsiasi framework.

Database vettoriali e recupero dati

I database vettoriali sono una nuova categoria di sistema di gestione di database progettata per cercare tra immagini, video, testo, audio e altri tipi di dati non strutturati in base al loro contenuto anziché a etichette o tag generati dall’uomo. Negli ultimi anni, alcune soluzioni open-source e a pagamento sono esplose in termini di utilizzo da parte di squadre di dati e software.

Pinecone

Pinecone è un database vettoriale costruito sulla libreria open-source Lucene che semplifica la creazione di applicazioni di ricerca vettoriale ad alte prestazioni. Fornisce un’API semplice che facilita l’indicizzazione e la ricerca di vettori e supporta anche una varietà di funzionalità avanzate, come la ricerca sfumata e l’autocompletamento.

Qdrant

Qdrant è un motore di ricerca di similarità vettoriale e un database vettoriale scritto in Rust. Fornisce un servizio pronto per la produzione con un’API comoda per archiviare, cercare e gestire embedding. È utile per tutti i tipi di abbinamenti basati su reti neurali o semantici, ricerca sfaccettata e altre applicazioni.

Weaviate

Weaviate è un database vettoriale open-source che archivia sia oggetti che vettori. Consente di combinare la ricerca vettoriale con il filtraggio strutturato sfruttando la tolleranza ai guasti e la scalabilità di un database nativo per il cloud, tutto accessibile tramite GraphQL, REST e vari client di linguaggio.

Chroma

Chroma è un archivio vettoriale open-source e un database di embedding progettato per facilitare la creazione di applicazioni di intelligenza artificiale con embedding. È completamente tipizzato, si integra con framework di programmazione come LangChain e LlamaIndex e fornisce un’API unica per sviluppare, testare ed eseguire le proprie applicazioni di intelligenza artificiale in produzione.

Activeloop

Deep Lake di Activeloop è un database vettoriale che alimenta la formazione dei modelli fondamentali e si integra con strumenti popolari come LangChain, LlamaIndex, Weights & Biases e molti altri. Può:

• Utilizzare set di dati multi-modalità per ottimizzare i propri modelli di apprendimento automatico,
• Archiviare sia gli embedding che i dati originali con controllo automatico delle versioni, eliminando la necessità di ricalcolare gli embedding.

Milvus

Milvus è un database vettoriale open-source progettato per potenziare la ricerca di similarità tra embedding e applicazioni di intelligenza artificiale. Milvus rende la ricerca di dati non strutturati più accessibile e fornisce un’esperienza utente coerente indipendentemente dall’ambiente di distribuzione.

LLMOps e framework per l’addestramento dei modelli di base

Oltre ai framework “tradizionali” per l’addestramento dei modelli come PyTorch 2.0, TensorFlow 2 e altri strumenti per l’addestramento dei modelli che sono rimasti consistenti nel panorama degli ultimi dieci anni, sono emersi alcuni nuovi strumenti nel 2023 per l’addestramento e il raffinamento dei modelli di base.

Guardrails

Guardrails è un pacchetto Python open-source che consente al tuo data scientist di aggiungere struttura, tipo e garanzie di qualità agli output dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM). Guardrails:

– Effettua una validazione di tipo pydantic degli output LLM. Questo include una validazione semantica come il controllo di eventuali pregiudizi nel testo generato, il controllo di eventuali bug nel codice generato, ecc.

– Adotta azioni correttive (ad esempio, richiedendo nuovamente l’output LLM) quando la validazione fallisce,

– Applica garanzie di struttura e tipo (ad esempio, JSON).

LangChain

LangChain è un framework open-source per la creazione di applicazioni che utilizzano modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM). Fornisce una serie di funzionalità che rendono facile l’utilizzo dei LLM, tra cui:

• Un’API per interagire con i LLM.
• LLM pre-addestrati pronti all’uso.
• Strumenti per il raffinamento dei LLM per compiti specifici.
• Applicazioni di esempio che utilizzano i LLM.

LLamaIndex

LLamaIndex è un’interfaccia semplice e flessibile tra i tuoi dati esterni e i LLM. Fornisce gli strumenti seguenti in un formato facile da usare:

• Connettori dati per le tue fonti di dati esistenti e formati di dati (API, PDF, documenti, SQL, ecc.)
• Indici sui tuoi dati strutturati e non strutturati per l’uso con i LLM. Questi indici aiutano ad astrarre le operazioni comuni e i punti critici per l’apprendimento contestuale:
  • Archiviazione del contesto in un formato di facile accesso per l’inserimento di prompt.
  • Gestione delle limitazioni dei prompt (ad esempio, 4096 token per Davinci) quando il contesto è troppo grande.
  • Gestione della suddivisione del testo.
• Un’interfaccia per gli utenti per interrogare l’indice (inserire un prompt di input) e ottenere un output arricchito di conoscenza.
• Un set completo di strumenti, bilanciando costo e prestazioni.

DUST

DUST è progettato per fornire un framework flessibile per definire e distribuire app di modelli di linguaggio di grandi dimensioni senza dover scrivere alcun codice di esecuzione. È specificamente pensato per semplificare:

• Lavorare su più esempi contemporaneamente durante la progettazione di un’app di modelli di linguaggio di grandi dimensioni.
• Ispezionare gli output del modello prodotti da passaggi intermedi delle app di modelli di linguaggio di grandi dimensioni.
• Iterare sulla progettazione delle app di modelli di linguaggio di grandi dimensioni fornendo un sistema di versionamento granulare e automatizzato.

Conclusioni

Nel 2023, il panorama degli MLOps e LLMOps ha presentato una vasta gamma di strumenti e piattaforme volte a consentire alle organizzazioni e alle persone di gestire in modo efficace una parte o l’intero ciclo di vita dell’apprendimento automatico. L’ecosistema dinamico ha compreso offerte sia open-source che commerciali, che affrontavano varie fasi del flusso di lavoro dell’apprendimento automatico. Il settore stava evolvendo rapidamente, offrendo ai professionisti numerose opzioni per operazionalizzare in modo efficace l’apprendimento automatico.

Domande frequenti sugli strumenti e le piattaforme MLOps

Quali strumenti devops vengono utilizzati nell’apprendimento automatico nel 20233?

Alcuni dei popolari strumenti DevOps nello spazio dell’apprendimento automatico includono:

• Strumenti di integrazione e distribuzione continua (CI/CD) come Jenkins, GitLab CI/CD e CircleCI stanno guadagnando sempre più adozione per consentire test, integrazione e distribuzione automatizzati dei modelli di apprendimento automatico.
• Strumenti di containerizzazione come Docker e Kubernetes utilizzati per confezionare modelli di apprendimento automatico, dipendenze e configurazioni di infrastruttura continuano a dominare.
• Strumenti di gestione delle configurazioni come Ansible, Puppet e Chef utilizzati per automatizzare la configurazione e il provisioning dell’infrastruttura stanno vedendo una minore adozione poiché emergono piattaforme MLOps più operative e mantenibili.

Quali framework MLOps funzionano con dati sensibili?

Esistono diversi framework MLOps che danno priorità alla privacy dei dati e possono essere utilizzati con dati sensibili. Alcuni di questi framework includono:

TensorFlow Privacy fornisce strumenti e tecniche per addestrare modelli su dati sensibili in TensorFlow, incorporando salvaguardie per la privacy come la privacy differenziale e l’apprendimento federato.

PySyft consente l’apprendimento automatico sicuro e privato implementando tecniche come l’apprendimento federato, la crittografia omomorfica e il calcolo sicuro tra più parti (MPC). Il toolkit Intel OpenVINO (Open Visual Inference and Neural Network Optimization) fornisce ottimizzazioni per l’esecuzione di modelli di apprendimento automatico su hardware Intel. Include funzionalità per migliorare la privacy e la sicurezza, come la crittografia del modello, l’esecuzione del modello resistente alle manomissioni e l’inferenza sicura.