Top Strumenti per il Tracciamento e la Gestione degli Esperimenti di Machine Learning (ML) (2023)

Top strumenti per tracciamento e gestione esperimenti ML (2023)

Una cosa è ottenere buoni risultati da una singola esecuzione di addestramento del modello quando si lavora su un progetto di apprendimento automatico. È un’altra cosa mantenere le tue prove di apprendimento automatico ben organizzate e avere un metodo per trarre conclusioni affidabili da esse.

Il monitoraggio degli esperimenti fornisce la soluzione a questi problemi. Il monitoraggio degli esperimenti nell’apprendimento automatico è la pratica di conservare tutti i dati pertinenti per ogni esperimento che si effettua.

Il monitoraggio degli esperimenti viene implementato dai team di apprendimento automatico in vari modi, tra cui l’utilizzo di fogli di calcolo, GitHub o piattaforme interne. Tuttavia, utilizzare strumenti appositamente creati per la gestione e il monitoraggio degli esperimenti di apprendimento automatico è la scelta più efficiente.

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Ecco i migliori strumenti per il monitoraggio e la gestione degli esperimenti di apprendimento automatico

Weight & Biases

È stato creato un framework di apprendimento automatico chiamato Weight & Biases per la gestione dei modelli, la versioning dei dataset e il monitoraggio degli esperimenti. L’obiettivo principale del componente di monitoraggio degli esperimenti è aiutare i data scientist a registrare ogni passo del processo di addestramento del modello, visualizzare i modelli e confrontare le prove.

W&B è uno strumento che può essere utilizzato sia in locale che nel cloud. Weight & Biases supporta una vasta gamma di framework e librerie diverse in termini di integrazioni, tra cui Keras, l’ambiente PyTorch, TensorFlow, Fastai, Scikit-learn e altro ancora.

Comet

I data scientist possono tenere traccia, confrontare, spiegare e ottimizzare esperimenti e modelli utilizzando la piattaforma Comet ML per l’intero ciclo di vita del modello, dall’addestramento alla produzione. Per il monitoraggio degli esperimenti, i data scientist possono registrare dataset, modifiche al codice, storie di sperimentazione e modelli.

Comet è offerto a team, singoli individui, istituzioni accademiche e aziende per tutti coloro che desiderano fare esperimenti, facilitare il lavoro e visualizzare rapidamente i risultati. Può essere installato in locale o utilizzato come piattaforma ospitata.

Sacred + Omniboard

I ricercatori di apprendimento automatico possono configurare, organizzare, registrare e replicare esperimenti utilizzando il programma open source Sacred. Anche se Sacred non ha un’interfaccia utente esemplare, è possibile collegarlo a alcuni strumenti di dashboarding come Omniboard (ma è possibile utilizzare anche altri, come Sacredboard o Neptune, tramite integrazione).

Anche se Sacred non ha la scalabilità degli altri strumenti e non è stato progettato per la collaborazione di squadra (tranne quando combinato con un altro strumento), offre molte possibilità per la ricerca individuale.

MLflow

Un framework open source chiamato MLflow aiuta a gestire l’intero ciclo di vita dell’apprendimento automatico. Ciò include la sperimentazione e la memorizzazione, la duplicazione e l’utilizzo dei modelli. Il monitoraggio, il Model Registry, i Progetti e i Modelli sono i quattro componenti di MLflow che rappresentano ciascuno uno di questi fattori.

Il componente di monitoraggio di MLflow ha un’API e un’interfaccia utente che consentono di registrare metadati di registrazione diversi (come parametri, versioni del codice, metriche e file di output) e successivamente visualizzare i risultati.

TensorBoard

Visto che TensorBoard è il toolkit grafico per TensorFlow, gli utenti lo utilizzano spesso. Attraverso TensorBoard sono disponibili strumenti di visualizzazione e debug dei modelli di apprendimento automatico. Gli utenti possono esaminare il grafico del modello, proiettare le embedding in uno spazio di dimensioni inferiori, tenere traccia delle metriche degli esperimenti come perdita e accuratezza, e molto altro ancora.

Puoi caricare e condividere i risultati dei tuoi esperimenti di apprendimento automatico con chiunque utilizzando TensorBoard.dev (le funzionalità di collaborazione sono assenti in TensorBoard). Mentre TensorBoard.dev è offerto come servizio gratuito su un server gestito, TensorBoard è open source e ospitato in locale.

Guild AI

Guild AI è un sistema di monitoraggio degli esperimenti di apprendimento automatico con licenza open source Apache 2.0. Consente l’analisi, la visualizzazione, le operazioni di differenza, l’automazione delle pipeline, l’ottimizzazione degli iperparametri di AutoML, la pianificazione, l’elaborazione parallela e l’addestramento remoto.

Guild AI include anche diversi strumenti integrati per il confronto degli esperimenti, tra cui:

• Guild Compare, un programma basato su curses che consente di visualizzare le esecuzioni formattate come fogli di calcolo complete di flag e dati scalari,
• Guild View, un’applicazione online che consente di confrontare i risultati e visualizzare le esecuzioni,
• Utilizzando il comando Guild Diff, è possibile confrontare due esecuzioni.

Polyaxon

Polyaxon è una piattaforma per applicazioni di deep learning e machine learning scalabili e riproducibili. Ha molte funzioni, tra cui la gestione dei modelli, l’orchestrazione delle esecuzioni, la conformità normativa e il monitoraggio e l’ottimizzazione degli esperimenti. L’obiettivo principale dei suoi creatori è massimizzare l’output e la produttività minimizzando i costi.

Puoi registrare automaticamente importanti metriche del modello, iperparametri, visualizzazioni, artefatti e risorse con Polyaxon, e puoi anche controllare la versione del codice e dei dati. Puoi utilizzare l’interfaccia utente di Polyaxon o incorporarla in un altro framework, come TensorBoard, per visualizzare i metadati registrati in seguito. Puoi scegliere di implementare Polyaxon in locale o con un provider di servizi cloud specifico. Sono supportate anche importanti librerie di ML e DL come TensorFlow, Keras o Scikit-learn.

ClearML

Il team dietro Allegro AI supporta ClearML, una piattaforma open-source con una serie di strumenti per semplificare il tuo processo di apprendimento automatico. Il pacchetto comprende la gestione dei dati, l’orchestrazione, la distribuzione, la gestione del flusso di lavoro di ML e l’elaborazione dei dati. Cinque moduli di ClearML mostrano tutte queste funzionalità:

• Pacchetto Python per l’integrazione di ClearML nel tuo codice esistente;
• Memorizzazione dei dati sperimentali, del modello e del flusso di lavoro sul server ClearML, che supporta anche il gestore di esperimenti dell’interfaccia utente web;
• Agente di orchestrazione ML-Ops ClearML Agent, che consente la riproducibilità scalabile degli esperimenti e dei flussi di lavoro;
• Una piattaforma di gestione e versioning dei dati basata su file system e storage di oggetti chiamata ClearML Data;
• Avvia istanze remote di VSCode e Jupyter Notebooks utilizzando una sessione ClearML.

Addestramento del modello, ottimizzazione degli iperparametri, strumenti per i grafici, soluzioni di archiviazione e altre librerie e framework sono tutti integrati con ClearML.

Valohai

La piattaforma MLOps Valohai automatizza tutto, dal rilascio del modello all’estrazione dei dati. Secondo gli sviluppatori di questo strumento, Valohai “fornisce orchestrazione delle macchine senza configurazione e tracciamento degli esperimenti simile a MLFlow”. Sebbene questo strumento non abbia il tracciamento degli esperimenti come obiettivo principale, offre funzionalità specifiche, tra cui confronto degli esperimenti, controllo della versione, genealogia del modello e tracciabilità.

Ogni linguaggio o framework, nonché una vasta gamma di programmi e strumenti, sono compatibili con Valohai. Può essere configurato in locale o con qualsiasi provider di servizi cloud. Il programma è anche progettato per il lavoro di squadra e dispone di numerose funzionalità per renderlo più semplice.

Pachyderm

Pachyderm è una piattaforma open-source di pipeline dati di qualità enterprise che consente agli utenti di gestire l’intero ciclo di apprendimento automatico, scelte di scalabilità, creazione di esperimenti, tracciamento e genealogia dei dati.

Sono disponibili tre versioni del software:

• Community – una versione gratuita e open-source di Pachyderm creata e supportata da un gruppo di professionisti;
• Nell’Enterprise Edition, una piattaforma completamente controllata dalla versione può essere installata nell’infrastruttura Kubernetes della scelta dell’utente.

Kubeflow

La toolbox di apprendimento automatico per Kubernetes si chiama Kubeflow. Il suo obiettivo è utilizzare la capacità di Kubernetes per semplificare il ridimensionamento dei modelli di apprendimento automatico. Sebbene la piattaforma offra alcune funzionalità di tracciamento, non sono l’obiettivo principale del progetto. Ha diverse parti, tra cui:

• Un framework per creare e distribuire flussi di lavoro di apprendimento automatico (ML) scalabili basati su container Docker chiamato Kubeflow Pipelines. È probabilmente la funzione di Kubeflow più utilizzata;
• Il Dashboard centrale è l’interfaccia utente principale di Kubeflow;
• KFServing è un toolkit per distribuire e servire modelli di Kubeflow, e i Notebook Servers sono un servizio per la creazione e l’amministrazione di notebook interattivi Jupyter.
• Per i modelli di ML in Kubeflow attraverso operatori, addestra gli operatori (ad esempio, PyTorch, TensorFlow).

Verta.ai

Verta è una piattaforma per MLOps aziendali. Il software è stato sviluppato per semplificare la gestione dell’intero ciclo di vita dell’apprendimento automatico. Quattro parole racchiudono le sue principali caratteristiche: tracciare, collaborare, distribuire e monitorare. I principali prodotti di Verta, Experiment Management, Model Registry, Model Deployment e Model Monitoring, incorporano tutte queste funzionalità.

Puoi monitorare e visualizzare gli esperimenti di apprendimento automatico, registrare diversi tipi di metadati, esplorare e confrontare gli esperimenti, garantire la riproducibilità del modello, lavorare insieme su progetti di apprendimento automatico come squadra e fare molto altro con il componente Experiment Management.

TensorFlow, PyTorch, XGBoost, ONNX e altri noti framework di ML sono tra quelli supportati da Verta. È accessibile come servizio open-source, SaaS e aziendale.

SageMaker Studio

Uno dei componenti della piattaforma AWS è SageMaker Studio. Consente a data scientist e sviluppatori di creare, costruire, addestrare e distribuire modelli di apprendimento automatico (ML) superiori. Si definisce il primo ambiente di sviluppo integrato specifico per l’ML (IDE). Le sue quattro parti sono preparazione, addestramento, ottimizzazione, distribuzione e gestione. La terza, addestramento e ottimizzazione, si occupa della funzionalità di tracciamento degli esperimenti. Gli utenti possono automatizzare l’ottimizzazione degli iperparametri, debuggare gli addestramenti, registrare, organizzare e confrontare gli esperimenti.

DVC Studio

DVC Studio è un membro della famiglia di strumenti iterativi alimentati da AI di DVC. DVC è stato inizialmente progettato come un sistema di controllo di versione open source specifico per il machine learning. Questo componente è ancora in uso per consentire agli scienziati dei dati di condividere e replicare i loro modelli di machine learning. Lo studio DVC, un’interfaccia visiva per progetti di machine learning, è stato sviluppato per assistere gli utenti nel tracciare gli esperimenti, visualizzarli e lavorarci insieme al team.

L’applicazione DVC Studio è disponibile sia online che in locale.

Deepkit

Utilizza Deepkit.ai, uno strumento open source per lo sviluppo e la formazione del machine learning per creare modelli di machine learning moderni intelligenti, rapidi e riproducibili. Puoi gestire server di calcolo, registrare i tuoi esperimenti e debuggare i tuoi modelli con Deepkit.ai.

Gestione degli esperimenti, debug dei modelli, gestione dei calcoli: i principali vantaggi di Deepkit.ai

Trains

I modelli di deep learning di produzione sono tracciati e gestiti tramite la piattaforma open source conosciuta come Trains. Basta poche righe di codice e qualsiasi team di ricerca nella fase di sviluppo del modello può configurare e mantenere registrazioni informative sul proprio server Trains in locale.

Qualsiasi flusso di lavoro DL/ML è integrato senza sforzo con Trains. Archivia automaticamente i notebook jupyter in codice Python e collega gli esperimenti al codice di addestramento (commit git + diff locale + versioni del pacchetto Python).

DAGsHub

Sfruttando la potenza di Git (controllo delle versioni del codice sorgente) e DVC, la piattaforma di collaborazione open source per data science e machine learning chiamata DagsHub ti consente di costruire, sviluppare e distribuire facilmente progetti di machine learning (Data Version Control).

DAGsHub semplifica la costruzione, la distribuzione e il riutilizzo di progetti di machine learning e data science, risparmiando tempo ed efforti ai team di data. Le seguenti caratteristiche di DAGsHub lo differenziano dalle altre piattaforme convenzionali:

La capacità di collegare tutto in un unico luogo senza configurazione è fornita da remoti integrati per programmi come Git (per la gestione del codice sorgente), DVC (per il tracciamento delle versioni dei dati) e MLflow (per il tracciamento degli esperimenti).

DAGsHub ti offre la comodità di un’esperienza utente piacevole consentendoti di tracciare e monitorare i vari esperimenti di ML effettuati da numerose persone. Le prove di un progetto di ML possono essere monitorate e collegate alla versione specifica dei modelli, del codice e dei dati!

Oltre al tracciamento degli esperimenti, le visualizzazioni intuitive di DAGsHub e i dati registrati per ogni esperimento ti consentono di confrontare varie prove fianco a fianco e comprendere le variazioni nelle metriche di performance e negli iperparametri.

Nota: Abbiamo fatto del nostro meglio per presentare gli strumenti migliori, ma se abbiamo dimenticato qualcosa, ti preghiamo di contattarci all'indirizzo [email protected]

L’articolo Top Tools for Machine Learning (ML) Experiment Tracking and Management (2023) è apparso per la prima volta su MarkTechPost.