Τα 10 καλύτερα εργαλεία και πλαίσια μηχανικής μάθησης

Τα έργα μηχανικής μάθησης χρειάζονται κάτι περισσότερο από ένα μοντέλο που προσαρμόζεται στα δεδομένα εκπαίδευσης. Χρειάζονται επαναλήψιμη προεπεξεργασία, ουσιαστική αξιολόγηση, κατάλληλο περιβάλλον εκτέλεσης και έναν τρόπο παρακολούθησης του πειράματος που παρήγαγε κάθε αποτέλεσμα. Τα εργαλεία που ακολουθούν καλύπτουν αυτές τις ανάγκες, από την κλασική πρόβλεψη και τα δέντρα ενίσχυσης κλίσης έως τη βαθιά μάθηση, τα προεκπαιδευμένα μοντέλα και τη διαχείριση πειραμάτων.

Αυτός ο οδηγός εστιάζει σε εργαλεία που μπορούν να χρησιμοποιήσουν οι προγραμματιστές λογισμικού και οι ομάδες δεδομένων για να δημιουργήσουν τη δική τους ροή εργασιών μηχανικής μάθησης. Για διαχειριζόμενα περιβάλλοντα cloud και εταιρικά περιβάλλοντα εργασίας, δείτε τον οδηγό μας για τις πλατφόρμες λογισμικού μηχανικής μάθησης. Αρκετά από τα εργαλεία αυτά συνεργάζονται: μια ομάδα μπορεί να εκπαιδεύσει ένα μοντέλο με scikit-learn ή PyTorch και να παρακολουθεί τα πειράματά της με MLflow.

Σύγκριση εργαλείων και πλαισίων μηχανικής μάθησης

Τα 10 καλύτερα εργαλεία και πλαίσια μηχανικής μάθησης

1. scikit-learn

Το scikit-learn συγκεντρώνει συνήθεις αλγορίθμους μηχανικής μάθησης και την αντίστοιχη ροή εργασιών αξιολόγησης σε ένα ενιαίο περιβάλλον εργασίας Python. Καλύπτει την ταξινόμηση, την παλινδρόμηση, την ομαδοποίηση, τη μείωση διαστατικότητας και την προεπεξεργασία. Για μια ομάδα που εργάζεται με δομημένα επιχειρηματικά δεδομένα, αυτό το εύρος λειτουργιών το καθιστά ένα χρήσιμο σημείο εκκίνησης: μπορείτε να συγκρίνετε διάφορες προσεγγίσεις χωρίς να αναδημιουργείτε ολόκληρο το πείραμα κάθε φορά που αλλάζετε τον εκτιμητή.

Το πρακτικό του πλεονέκτημα είναι η σύνδεση της προετοιμασίας δεδομένων με την επιλογή μοντέλου. Οι αγωγοί επεξεργασίας σάς επιτρέπουν να συνδυάζετε μετασχηματισμούς με έναν εκτιμητή, ενώ η διασταυρούμενη επικύρωση και οι αναζητήσεις παραμέτρων διευκολύνουν τη σύγκριση εναλλακτικών επιλογών. Εντάξτε την προεπεξεργασία στη ροή εργασιών επικύρωσης, ώστε να μην διαρρέουν πληροφορίες από τα δεδομένα αξιολόγησης στα δεδομένα εκπαίδευσης. Ένα προσεκτικά σχεδιασμένο γραμμικό μοντέλο ή ένα σύνολο δέντρων μπορεί να δείξει αν μια πιο σύνθετη προσέγγιση προσφέρει πράγματι πρόσθετη αξία.

Επιλέξτε το scikit-learn για εύκολους πειραματισμούς, μικρά και μεσαία προβλήματα με πινακοειδή δεδομένα και ομάδες που εκτιμούν τον ευανάγνωστο κώδικα. Δεν είναι πλαίσιο γενικής χρήσης για την εκπαίδευση νευρωνικών δικτύων ούτε διαχειριζόμενη υπηρεσία παραγωγικής διάθεσης. Πριν επεκτείνετε ένα πείραμα, ελέγξτε τις απαιτήσεις μνήμης, τα χαρακτηριστικά κλιμάκωσης του εκτιμητή και τον τρόπο εκτέλεσης του αγωγού προεπεξεργασίας κατά την άφιξη νέων εγγραφών. Η επιτυχία εξαρτάται εξίσου από τον διαχωρισμό των δεδομένων και τον ορισμό του στόχου όσο και από τον αλγόριθμο.

Επισκεφθείτε το scikit-learn

2. PyTorch

Το PyTorch παρέχει τις πράξεις τανυστών, την αυτόματη διαφοροποίηση και τα στοιχεία νευρωνικών δικτύων που χρειάζονται για την κατασκευή προσαρμοσμένων συστημάτων βαθιάς μάθησης. Προσφέρει στους προγραμματιστές άμεσο έλεγχο της αρχιτεκτονικής του μοντέλου και της συμπεριφοράς κατά την εκπαίδευση, οπότε είναι χρήσιμο όταν ένας υπάρχων εκτιμητής δεν μπορεί να αποτυπώσει το πρόβλημα. Οι εφαρμογές του περιλαμβάνουν την υπολογιστική όραση, την επεξεργασία γλώσσας, τον ήχο και την έρευνα που απαιτεί αλλαγές στο ίδιο το μοντέλο, αντί για απλή επιλογή παραμέτρων.

Μια τυπική ροή εργασιών συνδυάζει ένα σύνολο δεδομένων και έναν μηχανισμό φόρτωσης δεδομένων με ένα μοντέλο, μια συνάρτηση απώλειας και έναν βελτιστοποιητή. Οι προγραμματιστές μπορούν να εξετάζουν ενδιάμεσους τανυστές, να προσαρμόζουν τον βρόχο εκπαίδευσης και να επεκτείνουν το σύστημα με υποστηρικτικές βιβλιοθήκες. Η κατανεμημένη εκπαίδευση προσφέρει περισσότερες επιλογές όταν ο φόρτος εργασίας ξεπερνά τις δυνατότητες μιας συσκευής, ωστόσο η μετάβαση σε πολλαπλούς επιταχυντές απαιτεί ιδιαίτερη προσοχή στη φόρτωση δεδομένων, την επικοινωνία, τη δημιουργία σημείων ελέγχου και την αναπαραγωγιμότητα. Η χρήση περισσότερου υλικού δεν εξασφαλίζει αυτομάτως αποδοτικότερη εκπαίδευση.

Το PyTorch είναι κατάλληλο για μηχανικούς που χρειάζονται ευελιξία και είναι διατεθειμένοι να αναλάβουν την ευθύνη του περιβάλλοντος λογισμικού που το πλαισιώνει. Αυτή η ελευθερία συνεπάγεται επίσης ευθύνη για τη διαμόρφωση των πειραμάτων, τη διαχείριση εξαρτήσεων, την αξιολόγηση και την ανάπτυξη. Ξεκινήστε με ένα μικρό μοντέλο που λειτουργεί προτού βελτιστοποιήσετε την απόδοση και δοκιμάστε τη διαδρομή εξαγωγής συμπερασμάτων ανεξάρτητα από την εκπαίδευση. Ένα επιτυχημένο σημειωματάριο είναι μόνο ένα μέρος της δημιουργίας μιας αξιόπιστης υπηρεσίας ή εφαρμογής.

Επισκεφθείτε το PyTorch

3. XGBoost

Το XGBoost είναι μια ευρέως χρησιμοποιούμενη βιβλιοθήκη ενίσχυσης με βάση την κλίση για εργασίες πρόβλεψης σε δομημένα δεδομένα. Δημιουργεί σύνολα μοντέλων που βελτιώνουν τις προηγούμενες προβλέψεις, προσφέροντας παράλληλα ελέγχους για την πολυπλοκότητα του μοντέλου και τη συμπεριφορά κατά την εκπαίδευση. Αποτελεί μια χρήσιμη επιλογή για προβλήματα ταξινόμησης, παλινδρόμησης και κατάταξης, όπου οι γραμμές περιέχουν συνδυασμό μετρημένων τιμών και χαρακτηριστικών που έχουν παραχθεί μέσω μηχανικής χαρακτηριστικών, αντί για ακατέργαστες εικόνες ή εκτενή έγγραφα.

Στην πράξη, η ροή εργασιών πρέπει να ξεκινά με μια εύλογη βασική γραμμή και έναν διαχωρισμό επικύρωσης που αντανακλά τις συνθήκες ανάπτυξης. Ρυθμίστε από κοινού την πολυπλοκότητα των δέντρων, τον ρυθμό μάθησης και τη διάρκεια της εκπαίδευσης, αντί να επιδιώκετε τη βελτιστοποίηση μίας μόνο παραμέτρου. Η πρόωρη διακοπή μπορεί να βοηθήσει στον εντοπισμό του σημείου όπου οι επιπλέον γύροι ενίσχυσης παύουν να βελτιώνουν την απόδοση επικύρωσης. Οι επιλογές CPU και GPU προσφέρουν διαφορετικές διαδρομές εκτέλεσης, αλλά η ταχύτητα και η χρήση μνήμης εξαρτώνται από το σύνολο δεδομένων, το υλικό και τις επιλεγμένες ρυθμίσεις.

Επιλέξτε το XGBoost όταν αναζητάτε ένα εξειδικευμένο εργαλείο μοντελοποίησης πινακοειδών δεδομένων με ουσιαστικό έλεγχο της προσαρμογής και της κανονικοποίησης. Δεν καταργεί την ανάγκη να εξετάζετε τις ελλείπουσες τιμές, τη διαθεσιμότητα χαρακτηριστικών ή τις αλλαγές στις κατανομές. Συγκρίνετέ το με απλούστερους εκτιμητές προτού αποδεχτείτε την πρόσθετη πολυπλοκότητα και μετρήστε το κόστος εξαγωγής συμπερασμάτων, καθώς και την ποιότητα πρόβλεψης. Σε μια εφαρμογή μεγάλου όγκου, μια μικρή βελτίωση της ακρίβειας μπορεί να μην δικαιολογεί ένα πιο αργό ή δυσκολότερο στη συντήρηση μοντέλο.

Επισκεφθείτε το XGBoost

4. LightGBM

Το LightGBM είναι ένα πλαίσιο ενίσχυσης με βάση την κλίση και τη χρήση δέντρων, σχεδιασμένο με γνώμονα την αποδοτικότητα της εκπαίδευσης και τα μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων. Είναι ιδιαίτερα χρήσιμο όταν τα πειράματα αφορούν εκτεταμένους πίνακες, πολλά χαρακτηριστικά ή επαναλαμβανόμενες αναζητήσεις παραμέτρων. Δεν προσφέρει μια ολοκληρωμένη πλατφόρμα μηχανικής μάθησης, αλλά εστιάζει στο επίπεδο μοντελοποίησης και μπορεί να αποτελέσει ένα από τα στοιχεία μιας ευρύτερης ροής εργασιών Python για δεδομένα και αξιολόγηση.

Η προσέγγισή του που βασίζεται σε ιστογράμματα και η ανάπτυξη δέντρων ανά φύλλο συνεπάγονται διαφορετικούς συμβιβασμούς μεταξύ απόδοσης και ρύθμισης παραμέτρων σε σχέση με ορισμένες άλλες υλοποιήσεις δέντρων. Οι παράμετροι που ελέγχουν τον αριθμό των φύλλων, το βάθος και την ποσότητα δεδομένων που απαιτείται σε κάθε φύλλο χρειάζονται προσοχή, ιδίως σε μικρότερα σύνολα δεδομένων. Οι επιλογές παράλληλης, κατανεμημένης και επιταχυνόμενης μέσω GPU μάθησης μπορούν να βοηθήσουν σε απαιτητικούς φόρτους εργασίας, αλλά η υποστήριξη και η απόδοση πρέπει να ελέγχονται με βάση την πραγματική εγκατάσταση και το υλικό, αντί να θεωρούνται δεδομένες λόγω της κατηγορίας του προϊόντος.

Αξίζει να αξιολογήσετε το LightGBM όταν ο χρόνος εκπαίδευσης ή η κατανάλωση μνήμης περιορίζουν τα πειράματα. Χρησιμοποιήστε τους ίδιους διαχωρισμούς, τις ίδιες μετρικές και τους ίδιους ορισμούς χαρακτηριστικών όταν το συγκρίνετε με τα XGBoost ή CatBoost, ώστε η σύγκριση να παραμένει ουσιαστική. Προσέξτε την υπερπροσαρμογή, ιδίως όταν επιτρέπετε πολύ σύνθετα δέντρα. Το πιο χρήσιμο αποτέλεσμα είναι ένα μοντέλο που εξισορροπεί την προγνωστική απόδοση, το κόστος εκπαίδευσης και την καθυστέρηση στο περιβάλλον παραγωγής, με βάση τον δικό σας φόρτο εργασίας.

Επισκεφθείτε το LightGBM

5. CatBoost

Το CatBoost είναι μια βιβλιοθήκη ανοιχτού κώδικα για ενίσχυση κλίσης, με ειδική υποστήριξη για κατηγορικά χαρακτηριστικά. Αυτό την καθιστά ιδιαίτερα κατάλληλη για σύνολα δεδομένων που περιλαμβάνουν τύπους προϊόντων, περιοχές, κατηγορίες λογαριασμών ή άλλα μη αριθμητικά γνωρίσματα. Διαθέτει επίσης λειτουργίες για χαρακτηριστικά κειμένου και ενσωμάτωσης, αν και αυτές οι δυνατότητες πρέπει να αξιολογούνται με βάση τη συγκεκριμένη εργασία και όχι να θεωρούνται υποκατάστατο μιας γενικής υποδομής μοντελοποίησης γλώσσας ή πολυτροπικών δεδομένων.

Το βασικό πλεονέκτημα στη ροή εργασίας είναι ότι μειώνεται μέρος της χειροκίνητης κωδικοποίησης που συνήθως απαιτείται για ένα μοντέλο πινάκων. Οι προγραμματιστές προσδιορίζουν τους τύπους χαρακτηριστικών, εκπαιδεύουν το μοντέλο και χρησιμοποιούν εργαλεία επικύρωσης και ανάλυσης μοντέλων για να εξετάσουν τη συμπεριφορά του. Η διασταυρούμενη επικύρωση, ο εντοπισμός υπερπροσαρμογής και τα εργαλεία αξιολόγησης της σημασίας των χαρακτηριστικών συμβάλλουν στην οργάνωση των πειραματισμών. Ακόμη και με την ενσωματωμένη διαχείριση κατηγορικών χαρακτηριστικών, οι ομάδες πρέπει να διασφαλίζουν ότι κάθε είσοδος θα ήταν πράγματι διαθέσιμη κατά τον χρόνο της πρόβλεψης και ότι δεν διαρρέουν πληροφορίες πελατών ή οντοτήτων μεταξύ των υποσυνόλων δεδομένων.

Επιλέξτε το CatBoost όταν τα κατηγορικά δεδομένα είναι κεντρικής σημασίας για το πρόβλημα και θέλετε να συγκρίνετε μια εξειδικευμένη εναλλακτική με άλλες βιβλιοθήκες ενίσχυσης. Πριν δεσμευτείτε για την ανάπτυξη, δοκιμάστε το κόστος εκπαίδευσης, τις απαιτήσεις μνήμης, τις μορφές εξαγωγής και τη συμπεριφορά σε CPU και GPU. Η ευκολία χρήσης του είναι πολύτιμη, αλλά δεν εγγυάται μεγαλύτερη ακρίβεια από ανταγωνιστικές μεθόδους ούτε καταργεί την ανάγκη για προσεκτική προετοιμασία και παρακολούθηση των δεδομένων.

Επισκεφθείτε το CatBoost

6. TensorFlow

Το TensorFlow είναι ένα πλαίσιο μηχανικής μάθησης ανοιχτού κώδικα για αριθμητικούς υπολογισμούς και την ανάπτυξη νευρωνικών δικτύων. Η αξία του δεν περιορίζεται στον ορισμό ενός μοντέλου: το ευρύτερο οικοσύστημά του υποστηρίζει ροές εργασίας για την προετοιμασία δεδομένων, την εκπαίδευση, την οπτικοποίηση και την ανάπτυξη. Είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για οργανισμούς που ήδη συντηρούν μοντέλα TensorFlow, διαθέτουν έμπειρους μηχανικούς στην ομάδα ή χρειάζεται να συνδέσουν την εκπαίδευση με ένα συμβατό περιβάλλον παραγωγής.

Ένα πρακτικό έργο TensorFlow συνδυάζει την επεξεργασία εισόδων με τον ορισμό, τη βελτιστοποίηση και την αξιολόγηση του μοντέλου. Οι διεπαφές υψηλότερου επιπέδου μπορούν να απλοποιήσουν συνήθεις αρχιτεκτονικές, ενώ οι λειτουργίες χαμηλότερου επιπέδου υποστηρίζουν εξειδικευμένες συμπεριφορές. Η σημαντική μηχανική απόφαση είναι να εξεταστεί εγκαίρως το προβλεπόμενο περιβάλλον εκτέλεσης. Ένα μοντέλο που εκπαιδεύεται με επιτυχία ενδέχεται και πάλι να απαιτεί εργασίες εξαγωγής, υποστηριζόμενους τελεστές ή αλλαγές στην προεπεξεργασία, προτού λειτουργήσει σωστά σε διαφορετικό περιβάλλον.

Επιλέξτε το TensorFlow όταν το οικοσύστημα και η υπάρχουσα υποδομή του ανταποκρίνονται στις απαιτήσεις παράδοσης του έργου σας. Μην το επιλέξετε αποκλειστικά επειδή ένα παλαιότερο εκπαιδευτικό υλικό το παρουσιάζει ως την καθολικά προεπιλεγμένη λύση. Ελέγξτε τη συμβατότητα μεταξύ TensorFlow, Keras, υποστηρικτικών πακέτων και στοιχείων ανάπτυξης, ιδίως όταν προσαρμόζετε παλαιότερα παραδείγματα. Για ένα νέο έργο, συγκρίνετε ολόκληρη τη ροή ανάπτυξης και εξυπηρέτησης με τις εναλλακτικές, αντί να κρίνετε μόνο πόσο γρήγορα εκτελείται για πρώτη φορά το πρώτο σενάριο εκπαίδευσης.

Επισκεφθείτε το TensorFlow

7. Keras

Το Keras παρέχει μια διεπαφή υψηλού επιπέδου για τη δημιουργία, την εκπαίδευση, την αξιολόγηση και την αποθήκευση νευρωνικών δικτύων. Το Keras 3 υποστηρίζει τα TensorFlow, JAX και PyTorch ως υποσυστήματα εκτέλεσης, προσφέροντας στις ομάδες μια κοινή διεπαφή μοντελοποίησης για πολλά περιβάλλοντα εκτέλεσης. Είναι χρήσιμο για όσους μαθαίνουν και για επαγγελματίες που θέλουν έναν συνοπτικό ορισμό μοντέλου, διατηρώντας παράλληλα τη δυνατότητα μετάβασης σε πιο εξειδικευμένες ροές εκπαίδευσης καθώς εξελίσσονται οι απαιτήσεις τους.

Το πρακτικό όφελος είναι η μείωση του επαναλαμβανόμενου κώδικα εκπαίδευσης. Τα ενσωματωμένα επίπεδα, οι βελτιστοποιητές, οι συναρτήσεις απώλειας, οι μετρικές και οι συναρτήσεις επανάκλησης συνεργάζονται μέσω οικείων μεθόδων εκπαίδευσης και αξιολόγησης. Η φορητότητα μεταξύ υποσυστημάτων εκτέλεσης είναι μεγαλύτερη όταν τα στοιχεία του μοντέλου χρησιμοποιούν υποστηριζόμενες διεπαφές και λειτουργίες του Keras. Ο προσαρμοσμένος κώδικας που εξαρτάται άμεσα από ένα συγκεκριμένο υποσύστημα μπορεί να περιορίσει αυτή την ευελιξία, γι’ αυτό η φορητότητα πρέπει να ελέγχεται και όχι να θεωρείται δεδομένη. Η επιλογή υποσυστήματος επηρεάζει επίσης τις επιδόσεις, τις δυνατότητες κατανεμημένης επεξεργασίας και το διαθέσιμο οικοσύστημα του έργου.

Επιλέξτε το Keras όταν έχουν σημασία η αναγνωσιμότητα και η ταχύτητα επανάληψης ή όταν η ομάδα σας θέλει να εξερευνήσει πολλαπλά υποσυστήματα εκτέλεσης χωρίς να ξαναγράψει κάθε στοιχείο του μοντέλου. Είναι ένα επίπεδο διεπαφής, όχι μια ξεχωριστή υπηρεσία νέφους, και εξακολουθεί να απαιτεί κατανόηση των δεδομένων, της βελτιστοποίησης και της αξιολόγησης. Συγκρίνετε τις επιδόσεις του πραγματικού μοντέλου στο προβλεπόμενο υλικό και επαληθεύστε τη σειριοποίηση και την ανάπτυξή του προτού υιοθετήσετε ένα υποσύστημα για μια εφαρμογή μακράς διάρκειας.

Επισκεφθείτε το Keras

8. JAX

Το JAX συνδυάζει τον υπολογισμό με πίνακες με συνθέσιμους μετασχηματισμούς, όπως η αυτόματη παραγώγιση, η μεταγλώττιση κατά τη στιγμή της εκτέλεσης και η διανυσματοποίηση. Είναι χρήσιμο όταν το πρόβλημα περιλαμβάνει προσαρμοσμένους αριθμητικούς υπολογισμούς, ασυνήθιστες μεθόδους βελτιστοποίησης ή έρευνα που ωφελείται από την αναπαράσταση των υπολογισμών ως συναρτήσεων που μπορούν να μετασχηματιστούν. Τα νευρωνικά δίκτυα αποτελούν μία από τις εφαρμογές του, αλλά το πλαίσιο είναι επίσης κατάλληλο για διαφορίσιμες προσομοιώσεις και επιστημονικές ροές εργασίας που δεν εντάσσονται σε μια συμβατική διεπαφή εκπαίδευσης μοντέλων.

Το στυλ ανάπτυξης διαφέρει από τον συνηθισμένο προστακτικό προγραμματισμό στην Python. Οι προγραμματιστές χρειάζεται να κατανοήσουν πώς αλληλεπιδρούν οι μετασχηματισμένες συναρτήσεις με την κατάσταση, τα σχήματα των πινάκων, την τυχαιότητα και τη μεταγλώττιση. Αυτοί οι περιορισμοί μπορούν να διευκολύνουν τη βελτιστοποίηση του κώδικα όταν ο σχεδιασμός είναι σωστός, αλλά συνεπάγονται και μια καμπύλη εκμάθησης. Οι βιβλιοθήκες του ευρύτερου οικοσυστήματος παρέχουν υψηλότερου επιπέδου στοιχεία για νευρωνικά δίκτυα και βελτιστοποίηση· το ίδιο το JAX θα πρέπει να αντιμετωπίζεται ως υπολογιστική βάση και όχι ως ολοκληρωμένο προϊόν διαχείρισης πειραμάτων.

Επιλέξτε το JAX όταν το μοντέλο προγραμματισμού του υποστηρίζει άμεσα το τεχνικό πρόβλημα και η ομάδα μπορεί να επενδύσει χρόνο για να το κατανοήσει. Συνυπολογίστε την επιβάρυνση από τη μεταγλώττιση κατά τη μέτρηση των επιδόσεων και διακρίνετε την αρχική εκτέλεση από τις επόμενες, σταθερές εκτελέσεις. Για μια συνηθισμένη εργασία πρόβλεψης με πινακοειδή δεδομένα, μια απλούστερη βιβλιοθήκη ενδέχεται να είναι ευκολότερη στη συντήρηση. Για προσαρμοσμένη έρευνα με προσανατολισμό στην επιτάχυνση μέσω υλικού, η δυνατότητα συνδυασμού μετασχηματισμών μπορεί να δικαιολογήσει την πρόσθετη εννοιολογική προσπάθεια.

Επισκεφθείτε το JAX

9. Transformers της Hugging Face

Το Hugging Face Transformers παρέχει διεπαφές για την εργασία με προεκπαιδευμένα μοντέλα σε εργασίες επεξεργασίας γλώσσας, εικόνας, ήχου και πολυτροπικών δεδομένων. Το κύριο πλεονέκτημά του είναι ότι συνδέει τις αρχιτεκτονικές μοντέλων με τους απαραίτητους διακριτοποιητές ή επεξεργαστές, ώστε οι είσοδοι να προετοιμάζονται σωστά. Αυτό βοηθά τους προγραμματιστές να αξιοποιούν τις δυνατότητες υπαρχόντων μοντέλων, αντί να υλοποιούν κάθε αρχιτεκτονική και να εκπαιδεύουν ένα σύστημα από την αρχή για κάθε νέα εφαρμογή.

Σε ένα τυπικό έργο, επιλέγεται ένα κατάλληλο σημείο ελέγχου, φορτώνονται τα αντίστοιχα στοιχεία επεξεργασίας και το μοντέλο αξιολογείται σε αντιπροσωπευτικά παραδείγματα, πριν εξεταστεί το ενδεχόμενο προσαρμογής ή περαιτέρω εκπαίδευσής του. Η βιβλιοθήκη προσφέρει διεπαφές για εκπαίδευση και εξαγωγή συμπερασμάτων, αλλά η ακριβής ροή εργασίας εξαρτάται από την αρχιτεκτονική και την εργασία. Οι κάρτες μοντέλων, οι υποστηριζόμενες μορφές εισόδου, τα όρια του πλαισίου περιβάλλοντος και οι απαιτήσεις υλικού αξίζουν εξίσου μεγάλη προσοχή με έναν εντυπωσιακό τίτλο επίδοσης σε κάποιο σημείο αναφοράς. Η αλλαγή σημείων ελέγχου μπορεί επίσης να αλλάξει τη συμπεριφορά των εξόδων και τις λειτουργικές απαιτήσεις.

Επιλέξτε το Transformers όταν τα προεκπαιδευμένα μοντέλα προσφέρουν μια χρήσιμη βάση για την εφαρμογή. Η άδεια χρήσης της βιβλιοθήκης δεν υπερισχύει της ξεχωριστής άδειας ή των όρων χρήσης που συνοδεύουν τα βάρη που λαμβάνονται. Τα μεγάλα μοντέλα μπορεί να απαιτούν πολλή μνήμη, ενώ η εξυπηρέτησή τους σε περιβάλλον παραγωγής ενδέχεται να χρειάζεται πρόσθετα εργαλεία πέρα από την ίδια τη βιβλιοθήκη. Ξεκινήστε με το μικρότερο κατάλληλο μοντέλο, μετρήστε την ποιότητα και τον χρόνο απόκρισης για τη συγκεκριμένη εργασία και επιβεβαιώστε ότι ο χειρισμός των δεδομένων και η πρόσβαση στο μοντέλο ανταποκρίνονται στις απαιτήσεις ανάπτυξής σας.

Επισκεφθείτε το Hugging Face Transformers

10. MLflow

Το MLflow βοηθά τις ομάδες να οργανώνουν την εργασία τους στη μηχανική μάθηση σε πειράματα και εκδόσεις μοντέλων. Καταγράφει πληροφορίες όπως παραμέτρους, μετρικές και τεχνουργήματα, ώστε κάθε αποτέλεσμα να μπορεί να συσχετιστεί με την εκτέλεση που το παρήγαγε. Σε αντίθεση με τις παραπάνω βιβλιοθήκες μοντελοποίησης, κύριος σκοπός του είναι η διαχείριση της ροής εργασίας γύρω από τα μοντέλα και όχι η παροχή ενός ακόμη αλγορίθμου ταξινόμησης ή μιας αρχιτεκτονικής νευρωνικού δικτύου.

Σε ένα πρακτικό έργο, οι προγραμματιστές καταγράφουν τις εκτελέσεις καθώς συγκρίνουν την προετοιμασία δεδομένων, τις ρυθμίσεις των μοντέλων και τα αποτελέσματα της αξιολόγησης. Οι δυνατότητες συσκευασίας μοντέλων και διαχείρισης μητρώου μοντέλων βοηθούν στη σύνδεση του πειραματισμού με τις εκδόσεις που εξετάζονται για ανάπτυξη. Το όφελος αυξάνεται όταν συνεισφέρουν πολλά άτομα σε ένα έργο ή όταν χρειάζεται να επανεξεταστούν αποτελέσματα αφού έχει αλλάξει το αρχικό σημειωματάριο. Για να είναι χρήσιμη η παρακολούθηση, απαιτούνται σταθερή ονοματοδοσία, ουσιαστικές μετρικές και ρητές αναφορές στα δεδομένα και στον κώδικα που χρησιμοποιήθηκαν.

Επιλέξτε το MLflow όταν η διαχείριση του ιστορικού πειραμάτων και της παράδοσης μοντέλων γίνεται δύσκολη με μη αυτόματο τρόπο. Μια εγκατάσταση σε δικούς σας διακομιστές χρειάζεται αποθήκευση, ελέγχους πρόσβασης, αντίγραφα ασφαλείας και σαφή επιχειρησιακή ευθύνη· η εγκατάσταση ενός εργαλείου παρακολούθησης δεν αρκεί για να θεσπιστεί μια ολοκληρωμένη διαδικασία διακυβέρνησης. Αποφασίστε ποια τεχνουργήματα ενδέχεται να περιέχουν ευαίσθητα δεδομένα και ποιοι μπορούν να έχουν πρόσβαση σε αυτά. Όταν χρησιμοποιείται με συνέπεια, συμπληρώνει το σύνολο εργαλείων μοντελοποίησης και διευκολύνει την επανεξέταση των συγκρίσεων και των αποφάσεων για την κυκλοφορία μοντέλων.

Επισκεφθείτε το MLflow

Πώς να επιλέξετε το σύνολο εργαλείων μηχανικής μάθησης

Ξεκινήστε από τα δεδομένα και την εργασία. Για έναν δομημένο πίνακα, καθιερώστε πρώτα μια κλασική γραμμή βάσης, πριν επενδύσετε σε ένα νευρωνικό δίκτυο. Για εικόνες, ήχο ή σύνθετες γλωσσικές εργασίες, εξετάστε το ενδεχόμενο να χρησιμοποιήσετε ένα κατάλληλο προεκπαιδευμένο μοντέλο πριν από την εκπαίδευση από την αρχή. Διαφορετικά εργαλεία καλύπτουν διαφορετικά μέρη της ροής εργασιών, επομένως η προσθήκη λογισμικού θα πρέπει να αντιμετωπίζει έναν πραγματικό περιορισμό.

Σχεδιάστε την αξιολόγηση πριν από τη ρύθμιση. Διαχωρίστε τα δεδομένα εκπαίδευσης από τα δεδομένα αξιολόγησης με τρόπο που να ανταποκρίνεται στη μελλοντική χρήση. Η πρόβλεψη που εξαρτάται από τον χρόνο απαιτεί διαφορετικό διαχωρισμό από μια συνήθη εργασία ταξινόμησης ανεξάρτητων εγγραφών. Διατηρήστε μαζί τις σχετικές οντότητες όπου χρειάζεται και συγκρίνετε τα μοντέλα χρησιμοποιώντας τις ίδιες εισόδους, μετρικές και διαδικασία αξιολόγησης.

Συνυπολογίστε το λειτουργικό κόστος. Ακόμη και το λογισμικό ανοικτού κώδικα απαιτεί υπολογιστικούς πόρους, αποθηκευτικό χώρο, μηχανική εργασία και συντήρηση. Μετρήστε τη χρήση μνήμης, τον χρόνο εκπαίδευσης, την καθυστέρηση κατά την εξαγωγή συμπερασμάτων και την προσπάθεια που απαιτείται για την αναπαραγωγή ενός πειράματος. Ένα μοντέλο με ελαφρώς χαμηλότερη ακρίβεια μπορεί να είναι η πιο χρήσιμη επιλογή, αν εξηγείται και συντηρείται ευκολότερα ή λειτουργεί εντός του διαθέσιμου προϋπολογισμού καθυστέρησης.

Από ένα σημειωματάριο σε μια αξιόπιστη εφαρμογή

Διατηρήστε ευθυγραμμισμένη τη συμπεριφορά της προεπεξεργασίας και της εξαγωγής συμπερασμάτων, καταγράψτε την έκδοση του κώδικα και των δεδομένων που συνδέεται με κάθε πείραμα και δοκιμάστε το μοντέλο που εξαγάγατε στο περιβάλλον εκτέλεσης για το οποίο προορίζεται. Επικυρώστε τη συμπεριφορά του με ελλιπείς εισόδους, άγνωστες κατηγορίες και παραδείγματα που διαφέρουν από την κατανομή των δεδομένων εκπαίδευσης. Σχεδιάστε πώς θα παρακολουθείται, θα αντικαθίσταται ή θα επανέρχεται σε προηγούμενη έκδοση ένα μοντέλο, προτού καταστεί εξάρτηση για άλλες ομάδες.

Για μια πιο αναλυτική ματιά στο οικοσύστημα Python, δείτε τους οδηγούς μας για τις βιβλιοθήκες Python για μηχανική μάθηση και τεχνητή νοημοσύνη και τις βιβλιοθήκες Python για βαθιά μάθηση. Αυτοί καλύπτουν λεπτομερέστερα την επιλογή πακέτων· εδώ εξετάζουμε πώς εντάσσεται κάθε στοιχείο στη συνολική ροή εργασιών μοντελοποίησης.

Ποιο εργαλείο μηχανικής μάθησης πρέπει να χρησιμοποιήσετε;

Ξεκινήστε με το scikit-learn για κλασικές γραμμές βάσης. Συγκρίνετε τα XGBoost, LightGBM και CatBoost όταν η πρόβλεψη με δομημένα δεδομένα αποτελεί την κύρια πρόκληση, χρησιμοποιώντας την ίδια διαδικασία επικύρωσης, ώστε να εντοπίσετε τον πιο χρήσιμο συμβιβασμό για το σύνολο δεδομένων σας.

Χρησιμοποιήστε το PyTorch για ευέλικτη βαθιά μάθηση, το TensorFlow όταν σας εξυπηρετεί το οικοσύστημα εκπαίδευσης και ανάπτυξής του, το Keras για μια διεπαφή υψηλού επιπέδου με υποστήριξη πολλών backend ή το JAX για αριθμητική έρευνα με δυνατότητα διαφορισμού. Το Hugging Face Transformers προσφέρει πρόσβαση σε προεκπαιδευμένα μοντέλα, ενώ το MLflow βοηθά στην οργάνωση των πειραμάτων και των εκδόσεων γύρω από οποιοδήποτε κατάλληλο σύνολο εργαλείων μοντελοποίησης.

Δημιουργήστε τη μικρότερη ροή εργασιών που επιλύει αξιόπιστα το πρόβλημα. Επεκτείνετέ την όταν οι μετρημένοι περιορισμοί στην ποιότητα του μοντέλου, στην κλίμακα, στη συνεργασία ή στην ανάπτυξη δικαιολογούν την πρόσθετη πολυπλοκότητα.