Top strumenti per registrare e gestire modelli di Machine Learning

Top strumenti per modelli di Machine Learning

Nell’apprendimento automatico, il tracciamento degli esperimenti memorizza tutti i metadati degli esperimenti in un’unica posizione (database o repository). I parametri iperparametri del modello, le misurazioni delle prestazioni, i log di esecuzione, gli artefatti del modello, gli artefatti dei dati, ecc., sono tutti inclusi in questo.

Ci sono numerosi approcci per implementare il logging degli esperimenti. I fogli di calcolo sono una opzione (che nessuno usa più!), oppure è possibile utilizzare GitHub per tenere traccia dei test.

Il tracciamento degli esperimenti di apprendimento automatico è sempre stato un passaggio cruciale nello sviluppo di ML, ma un tempo era un procedimento laborioso, lento e soggetto a errori.

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Il mercato delle soluzioni contemporanee di gestione e tracciamento degli esperimenti per l’apprendimento automatico si è sviluppato e incrementato negli ultimi anni. Ora esistono una vasta gamma di opzioni disponibili. Senza dubbio troverai lo strumento appropriato, che tu stia cercando una soluzione open source o enterprise, un framework di tracciamento degli esperimenti autonomo o una piattaforma end-to-end.

Utilizzare una libreria o un framework open source come MLFlow o acquistare una piattaforma di strumenti enterprise con queste funzionalità come Weights & Biases, Comet, ecc., sono i modi più semplici per eseguire il logging degli esperimenti. Questo post elenca alcuni strumenti di tracciamento degli esperimenti estremamente utili per i data scientist.

MLFlow

Il ciclo di vita dell’apprendimento automatico, che comprende sperimentazione, riproducibilità, distribuzione e un registro centrale dei modelli, è gestito dalla piattaforma open source MLflow. Gestisce e distribuisce modelli provenienti da diverse librerie di apprendimento automatico su varie piattaforme per il servizio di modelli e l’inferenza (MLflow Model Registry). MLflow attualmente supporta l’impacchettamento del codice di apprendimento automatico in una forma riutilizzabile e riproducibile in modo che possa essere condiviso con altri data scientist o trasferito in produzione, nonché il tracciamento degli esperimenti per registrare e confrontare parametri e risultati (MLflow Tracking) (MLflow Projects). Inoltre, fornisce un deposito centrale dei modelli per la gestione collaborativa dell’intero ciclo di vita di un modello MLflow, inclusa la versioning dei modelli, le transizioni di stage e le annotazioni.

Weights & Biases

La piattaforma MLOps per generare modelli migliori più rapidamente con il tracciamento degli esperimenti, la versioning dei dataset e la gestione dei modelli si chiama Weights & Biases. Weights & Biases può essere installato nella tua infrastruttura privata o è disponibile in cloud.

Comet

La piattaforma di machine learning di Comet si interfaccia con la tua infrastruttura e gli strumenti attuali per gestire, visualizzare e ottimizzare i modelli. Aggiungi semplicemente due righe di codice al tuo script o notebook per iniziare automaticamente a tracciare il codice, gli iperparametri e le metriche.

Comet è una piattaforma per l’intero ciclo di vita degli esperimenti di ML. Può essere utilizzato per confrontare codice, iperparametri, metriche, previsioni, dipendenze e metriche di sistema per analizzare le differenze nelle prestazioni del modello. I tuoi modelli possono essere registrati nel registro dei modelli per un facile passaggio all’ingegneria, e puoi tenerli d’occhio in uso con un percorso di audit completo dalle esecuzioni di addestramento al deployment.

Arize AI

Arize AI è una piattaforma di osservabilità dell’apprendimento automatico che aiuta le squadre di ML a fornire e mantenere AI di successo in produzione. La piattaforma di monitoraggio automatico e l’osservabilità del modello di Arize consentono alle squadre di ML di rilevare i problemi quando si verificano, risolvere il motivo per cui sono accaduti e gestire le prestazioni del modello. Consentendo alle squadre di monitorare gli embedding dei dati non strutturati per i modelli di computer vision e di elaborazione del linguaggio naturale, Arize aiuta anche le squadre a identificare in modo proattivo quali dati etichettare successivamente e risolvere i problemi in produzione. Gli utenti possono registrarsi per un account gratuito su Arize.com.

Neptune AI

La piattaforma Neptune può gestire e registrare i metadati relativi alla costruzione del modello di ML. Può essere utilizzato per registrare grafici, iperparametri del modello, versioni del modello, versioni dei dati e molto altro ancora.

Non è necessario configurare Neptune perché è ospitato in cloud e puoi accedere ai tuoi esperimenti ovunque tu sia. Tu e il tuo team potete lavorare insieme per organizzare tutti i vostri esperimenti in un’unica posizione. Qualsiasi indagine può essere condivisa e lavorata dal tuo team.

Prima di poter utilizzare Neptune, devi installare “neptune-client”. Inoltre, devi organizzare un progetto. In questo progetto utilizzerai l’API Python per Neptune.

Sacred

Sacred è uno strumento gratuito per sperimentare con l’apprendimento automatico. Per iniziare a utilizzare Sacred, devi prima progettare un esperimento. Se stai utilizzando i notebook Jupyter per condurre l’esperimento, devi passare “interactive=True”. Lo strumento può gestire e registrare i metadati relativi alla costruzione dei modelli di ML.

Omniboard

Omniboard è l’interfaccia utente web-based di Sacred. Il programma stabilisce una connessione con il database MongoDB di Sacred. Le misurazioni e i log raccolti per ogni esperimento vengono quindi mostrati. È necessario selezionare un osservatore per vedere tutti i dati che Sacred raccoglie. L’osservatore predefinito si chiama “MongoObserver”. Il database MongoDB è connesso e viene creata una collezione contenente tutti questi dati.

TensorBoard

Gli utenti di solito iniziano a utilizzare TensorBoard perché è il toolbox grafico per TensorFlow. TensorBoard offre strumenti per visualizzare e debuggare modelli di apprendimento automatico. È possibile ispezionare il grafo del modello, proiettare le embedding in uno spazio a dimensione inferiore, tenere traccia delle metriche sperimentali come perdita e accuratezza, e molto altro.

Utilizzando TensorBoard.dev, è possibile caricare e distribuire i risultati dei vostri esperimenti di apprendimento automatico a tutti (le funzionalità di collaborazione sono assenti in TensorBoard). TensorBoard è open source e ospitato localmente, mentre TensorBoard.dev è un servizio gratuito su un server gestito.

Guild AI

Guild AI, un sistema per il tracciamento degli esperimenti di apprendimento automatico, è distribuito con licenza open source Apache 2.0. L’analisi, la visualizzazione, le operazioni di diffing, l’automazione dei pipeline, l’adattamento degli iperparametri AutoML, la pianificazione, l’elaborazione parallela e l’addestramento remoto sono tutte possibili grazie alle sue caratteristiche.

Guild AI include anche diversi strumenti integrati per il confronto degli esperimenti, come ad esempio:

• È possibile visualizzare esecuzioni formattate come fogli di calcolo completi di flag e dati scalari con Guild Compare, uno strumento basato su curses.
• Il programma web Guild View consente di visualizzare esecuzioni e confrontare i risultati.
• Un comando che permette di confrontare due esecuzioni si chiama Guild Diff.

Polyaxon

Polyaxon è una piattaforma per applicazioni di apprendimento automatico e deep learning scalabili e ripetibili. L’obiettivo principale dei suoi progettisti è quello di ridurre i costi aumentando al contempo l’output e la produttività. La gestione del modello, l’orchestrazione delle esecuzioni, la conformità normativa, il tracciamento degli esperimenti e l’ottimizzazione degli esperimenti sono solo alcune delle sue numerose caratteristiche.

Con Polyaxon, è possibile versionare il codice e i dati e registrare automaticamente metriche significative del modello, iperparametri, visualizzazioni, artefatti e risorse. Per visualizzare i metadati registrati in seguito, è possibile utilizzare l’interfaccia utente di Polyaxon o combinarla con un altro strumento, come TensorBoard.

ClearML

ClearML è una piattaforma open source con una collezione di strumenti per semplificare il processo di apprendimento automatico, supportata dal team di Allegro AI. Sono inclusi nel pacchetto il deployment, la gestione dei dati, l’orchestrazione, la gestione delle pipeline di apprendimento automatico e l’elaborazione dei dati. Tutte queste caratteristiche sono presenti in cinque moduli ClearML:

• I dati sull’esperimento, il modello e il workflow vengono archiviati sul server ClearML, che supporta anche il gestore degli esperimenti dell’interfaccia utente web.
• L’integrazione di ClearML nel codice esistente avviene tramite un modulo Python;
• L’archiviazione e la gestione dei dati e la versioning platform ClearML Data, che si basa su storage di oggetti e file system, consentono di effettuare esperimenti scalabili e replicazione dei processi.
• Utilizzare una sessione ClearML per avviare istanze remote di VSCode e Jupyter Notebooks.

Con ClearML, è possibile integrare l’addestramento del modello, l’ottimizzazione degli iperparametri, le opzioni di archiviazione, gli strumenti di visualizzazione e altri framework e librerie.

Valohai

Tutto è automatizzato utilizzando la piattaforma MLOps Valohai, dal deployment del modello all’estrazione dei dati. Secondo i creatori dello strumento, Valohai “fornisce orchestrazione senza configurazione e tracciamento degli esperimenti simile a MLFlow”. Nonostante non abbia il tracciamento degli esperimenti come obiettivo principale, questa piattaforma offre determinate funzionalità, tra cui il controllo della versione, il confronto degli esperimenti, la genealogia del modello e la tracciabilità.

Valohai è compatibile con una vasta gamma di software e strumenti, nonché con qualsiasi linguaggio o framework. Può essere configurato con qualsiasi fornitore di cloud o in locale. Il programma ha molte funzionalità per renderlo più semplice ed è anche sviluppato tenendo conto del lavoro di squadra.

Pachyderm

Pachyderm è una piattaforma open source per la scienza dei dati di grado enterprise che consente agli utenti di controllare l’intero ciclo di apprendimento automatico. Sono disponibili tre versioni del programma:

• Pachyderm open source, creato e supportato da un gruppo di professionisti;
• Nell’Enterprise Edition, è possibile configurare una piattaforma completa di controllo delle versioni sull’infrastruttura Kubernetes preferita dall’utente;
• La versione ospitata e gestita di Pachyderm si chiama Hub Edition.

Kubeflow

Kubeflow è il nome del toolkit di machine learning per Kubernetes. Il suo obiettivo è quello di utilizzare la capacità di Kubernetes di semplificare la scalabilità dei modelli di machine learning. Nonostante la piattaforma abbia alcuni strumenti di tracciamento, l’obiettivo principale del progetto è diverso. È composta da numerosi componenti, come:

• Kubeflow Pipelines è una piattaforma per il rilascio di workflow di machine learning (ML) scalabili e basati su container Docker. La funzionalità di Kubeflow più utilizzata è questa.
• La principale interfaccia utente per Kubeflow è Central Dashboard.
• Viene utilizzato un framework chiamato KFServing per installare e servire modelli Kubeflow, e un servizio chiamato Notebook Servers per creare e gestire notebook interattivi Jupyter.
• Per addestrare modelli di ML in Kubeflow tramite operatori, vedere Training Operators (ad esempio, TensorFlow, PyTorch).

Verta.ai

Una piattaforma per il MLOps aziendale si chiama Verta. Il programma è stato creato per semplificare la gestione dell’intero ciclo di vita del machine learning. Le sue principali caratteristiche possono essere riassunte in quattro parole: tracciare, collaborare, distribuire e monitorare. Queste funzionalità sono tutte incluse nei prodotti principali di Verta, Experiment Management, Model Deployment, Model Registry e Model Monitoring.

Con il componente Experiment Management, è possibile monitorare e visualizzare esperimenti di machine learning, registrare vari tipi di metadati, esplorare e confrontare esperimenti, garantire la riproducibilità del modello, collaborare su progetti di ML e molto altro ancora.

Verta supporta diversi framework di ML ben noti, tra cui TensorFlow, PyTorch, XGBoost, ONNX e altri. Sono disponibili versioni open-source, SaaS e enterprise del servizio.

Fiddler AI

Fiddler è un pioniere nella gestione delle prestazioni dei modelli aziendali. Monitora, spiega, analizza e migliora i tuoi modelli di machine learning con Fiddler.

L’ambiente unificato fornisce un linguaggio comune, controlli centralizzati e informazioni operative per operazionalizzare il machine learning/IA con fiducia. Affronta le sfide uniche nella costruzione di sistemi MLOps stabili e sicuri in-house su larga scala.

SageMaker Studio

SageMaker Studio è uno dei componenti della piattaforma AWS. Permette a data scientist e sviluppatori di creare, addestrare e utilizzare i migliori modelli di machine learning (ML). È il primo ambiente di sviluppo completo per il machine learning (IDE). È composto da quattro parti: preparazione, costruzione, addestramento e ottimizzazione, distribuzione e gestione. La funzionalità di tracciamento degli esperimenti è gestita dalla terza parte, train & tune. Gli utenti possono automatizzare l’ottimizzazione degli iperparametri, debuggare le esecuzioni di addestramento, registrare, confrontare gli esperimenti e organizzarli.

DVC Studio

La suite di strumenti DVC, sviluppata da iterative.ai, include DVC Studio. Lo studio DVC, un’interfaccia visuale per i progetti di ML, è stato creato per aiutare gli utenti a tenere traccia dei test, visualizzarli e collaborare con il team. DVC era inizialmente pensato come un sistema di controllo versione open-source per il machine learning. Questo componente è ancora in uso per consentire ai data scientist di condividere e duplicare i loro modelli di ML.