10 parasta MLOps-alustaa ja -työkalua

MLOps-alustat yhdistävät kokeet, tiedot ja mallin periytyminen, käyttöönoton, valvonnan, arvioinnin, hallinnan ja häiriöiden vastaanoton. Yksikään tuote ei omista jokaista kerrosta yhtä hyvin, joten tiimien tulisi aloittaa toiminnallisten aukkojen kanssa, joita he todella tarvitsevat: toistettavuus, tuotantoputket, mallin havainnollistaminen, hyväksynnät, infrastruktuurin siirrettävyys tai yhteistyö koodin ja visuaalisten työnkulkujen välillä.

Meidän tiimimme arvioi itsenäisesti nykyisiä työkaluja elinkaaren kattavuuden, yhteensopivuuden, toiminnallisen kypsyn ja selkeän kaupallisen vastuun perusteella. Luokitus sisältää kohdennetut alustat ja laajemmat pilviympäristöt; ostajien tulisi validoida, miten työkalu toimii olemassa olevien varastojen, orkestraation, piirroskokoelmien, mallipalvelimien, tunnistusjärjestelmien ja sääntelyohjausjärjestelmien kanssa ennen sen standardoimista.

Parhaat MLOps-alustat ja -työkalut vertailussa

10 parasta MLOps-alustaa ja -työkalua

1. Weights & Biases

Weights & Biases on vahva oletusarvo tiimille, jotka haluavat rikkaan kokeen seurannan ilman pakottamista jokaisen koulutustehtävän yhden infrastruktuurialustan käyttöön. Suoritukset, mittarit, konfiguraatio, artefaktit, raportit, pyyhkäisy, rekisteri-työnkulut antavat tutkijoille ja insinööreille yhteisen rekisterin, kun taas Weave laajentaa alustaa jäljitykseen, tietojoukkoihin ja arviointeihin kielen malli- ja agenttisovelluksille.

Alusta on arvokkain, kun tiimit sopivat nimistä, metatiedoista, artefaktin omistajuudesta ja edistymiskriteereistä eikä vain kirjaa jokaisen suorituksen. Se ei korvaa orkestraatiota, tuotantopalvelua tai pilvi-infrastruktuuria, ja organisaatioiden, joilla on herkkä työmäärä, tulisi arvioida käyttöönoton vaihtoehdot, pääsyoikeudet, säilytys ja miten W&B:n rekisteröinti liittyy heidän viralliseen tieto- ja koodiperiytymiseensä.

Käy Weights & Biases -sivustolla

2. MLflow

MLflow tarjoaa avoimen lähdekoodin joukon elinkaaren komponentteja, joita tiimit voivat omaksua asteittain: kokeen seuranta, mallin pakkaus, rekisteri, käyttöönoton rajapinnat, jäljitys ja arviointi. Sen laaja kehyksen tuki ja tutut API:t tekevät siitä käytännöllisen perustan, kun organisaatiot haluavat siirrettävän metatiedon eikä työnkulkua, joka on sidottu yhteen pilveen.

Avoin lähdekoodi ei tarkoita toiminnallista vaivattomuutta. Tiimien on valittava tallennus, todennus, saatavuus, verkkopaljous, päivitykset ja hallinto, tai käytettävä hallittua jakeluversiota, joka tarjoaa nämä valvontatoimet. MLflow toimii parhaiten osana laajempaa alusta-suunnittelua; se kirjaa työtä ja pakkaa sitä, mutta ei ratkaise aikataulutusta, piirroskokoelmien yhdenmukaisuutta, datan laatua tai tuotannon häiriöomistautta.

Käy MLflow-sivustolla

3. Arize AI ja Phoenix

Arize yhdistää tuotannon havainnollistamisen ennustaville malleille jäljitykseen ja arviointiin kielen malli- ja agenttisovelluksille. Sen avoimen lähdekoodin Phoenix-projekti tarjoaa paikallisen jäljityksen, tietojoukot, kokeet, ohjausjärjestelmän iteroinnin ja arvioinnin, kun taas Arize AX lisää hallitun yhteistyön, valvonnan, ihmisten palautteen ja yritysten käyttöönoton vaihtoehdot tiimille, jotka toimivat suuremmilla AI-portfolioilla.

Arize on vahvin, kun tiimi voi tarjota merkityksellisiä jäljityksiä, mallin tuloksia, piirroskokoelmia, viiteaineistoja ja liiketoimintatuloksia. Se ei voi valmistaa hyviä arviointikriteerejä heikosta telemetriasta, ja organisaatioiden on suunniteltava näytteenotto, yksityisyys, säilytys ja hälytysten omistajuus ennen kuin ne instrumentoivat jokaisen pyynnön. Ostajien on myös erottava avoimen lähdekoodin Phoenix-työnkulku Arizen hallitun alustan ominaisuuksista.

Käy Arize AI ja Phoenix -sivustolla

4. Comet

Comet antaa data-tiede tiimille järjestelmän kokeiden lokittamiseen, parametrejen ja mittareiden vertailuun, artefaktien hallintaan ja mallien edistämiseen rekisteriin. Se tukee yleisiä kehyksiä ja jakautuneita koulutusympäristöjä, ja sen tuotannon valvonta yhdistää käyttöönoton käyttäytymisen kehitysrekordiin tiimille, jotka haluavat jatkuvamman elinkaaren näkymän.

Alusta tarvitsee johdonmukaisen SDK-instrumentoinnin ja metatietojen standardeja luotettavan periytymisen tuottamiseksi. Tiimien on testattava suorituskyky heidän suoritustensa määrässä, integrointi olemassa olevan tallennuksen ja orkestraation kanssa, ja käsittely rekisterin tilasta varsinaisiin käyttöönottojärjestelmiin. Comet voi järjestää mallityön tehokkaasti, mutta se ei poista koodin tarkastelun, datan validoinnin ja riippumattomien julkaisun valvontatoimien tarvetta.

Käy Comet -sivustolla

5. Amazon SageMaker AI

Amazon SageMaker AI tarjoaa hallitun infrastruktuurin datan valmisteluun, koulutukseen, säätöön, putkiin, mallin rekisteröintiin, käyttöönottoon, valvontaan ja hallintaan AWS:ssä. Se on vahva valinta organisaatioille, jotka ovat standardoimassa AWS-tunnistetta, verkkotietoa, tallennusta ja havainnollistamista, koska mallityönkulut voivat periä olemassa olevat pilvi-valvontatoimet ja skaalautua hallituissa laskentavaihtoehdoissa.

Laajuus luo myös merkittävän arkkitehtuurin ja palvelun hallintataakan. Tiimien on määritettävä kustannusjakoa, ympäristön eristystä, vähimmäistoimintoja, kuvan ja riippuvuuden hallintaa ja selkeää lähestymistapaa päällekkäisten SageMaker-komponenttien kanssa. Siirrettävyys on mahdollista kehyksen tasolla, mutta putket ja toiminnalliset integraatiot voivat tulla tiiviisti sidotuiksi AWS-palveluihin.

Käy Amazon SageMaker AI -sivustolla

6. Google Vertex AI

Vertex AI yhdistää hallitun koulutuksen, putket, mallin rekisteröinnin, piirroskokoelman, käyttöönoton, valvonnan ja generatiivisen AI-kehityksen Google Cloudilla. Model Garden ja Gemini -palvelut istuvat rinnakkain mukautettavien ennustavien mallityönkulkujen kanssa, jolloin tiimit voivat hallita useita AI-sovelluksia käyttäen Google Cloudin dataa, verkkotietoa, tunnistetta ja hallintapalveluita.

Yhdistetty konsolei voi edelleen piilottaa tärkeitä tuote-rajauksia ja alueellisia eroja. Tiimien on suunniteltava toistettavat putket interaktiivisten muistikirjojen ulkopuolella, hallittava palvelutili ja datan pääsyä, ja dokumentoitava, mitkä artefaktit säilytetään siirrettävinä. Organisaatiot, jotka eivät ole jo sijoittaneet Google Cloudiin, tulisi verrata integraatioiden hyötyjä siirtymisvaivaa ja pitkäaikaista riippuvuutta pilviin sidotuista API:sta vastaan.

Käy Google Vertex AI -sivustolla

7. Azure Machine Learning

Azure Machine Learning tarjoaa hallitut työtilat muistikirjoille, koulutukselle, automaattiselle koneoppimiselle, putkille, rekistereille, päätepisteille ja vastuulliselle AI-analytiikalle. Se on erityisen relevantti yrityksille, jotka käyttävät Microsoft Entra ID:tä, Azure-verkkotietoa, datapalveluita ja keskuspolitiikkaa, koska mallikehitys- ja käyttöönottovalvonta voivat sopeutua olemassa oleviin pilvi-hallintamalleihin.

Alusta on kehittynyt SDK:n, CLI:n, studio- ja varastoversioiden kautta, joten tiimien on standardisoitava nykyisiin liittymiin ja siirtymisohjeisiin. Tehokas käyttö vaatii enemmän kuin työtilan: organisaatioiden on määritettävä uudelleen käytettävät ympäristöt, yksityinen verkkotie, julkaisuautomaatio, kustannusvalvonta ja omistajuus päätepisteen suorituskyvylle ja aallonpituuksille. Azure-integraatio on etu ainoastaan, kun ympäröivä arkkitehtuuri on tietoisesti suunniteltu.

Käy Azure Machine Learning -sivustolla

8. Kubeflow

Kubeflow on avoimen lähdekoodin kokoelma Kubernetes-käyttöön tarkoitettuja komponentteja interaktiiviseen kehitykseen, jakautuneeseen koulutukseen, hyperparametrin optimointiin, putkiin, metatietoihin ja mallin toimintaan. Se antaa alusta-tiimille valvonnan infrastruktuurin ja käyttöönoton topologian, ja se voi integroida projekteja, kuten KServe ja Feast, kokoamalla täydellisemmän koulutus- ja palveluympäristön.

Tämä joustavuus siirtää vastuun organisaatiolle. Asentaminen, päivittäminen, turvallisuus ja tuki Kubeflow:lle eri Kubernetes-versioilla vaativat kokeneita alusta-insinöörejä, ja käyttäjien on määritettävä selkeät kultakenkäiset polut tai he voivat kohdata epäjohdonmukaisia kuvia, tallennusta, käyttöoikeuksia ja putkia. Se on parhaimmillaan tiimille, jotka tarvitsevat todella infrastruktuurin valvonnan, eikä niille, jotka etsivät vain isännöityä muistikirjaa.

Käy Kubeflow -sivustolla

9. Dataiku

Dataiku tuo datan valmistelun, visuaalisen työnkulun, muistikirjat, automaattisen koneoppimisen, käyttöönoton, valvonnan ja hallinnan yhteen yrityksen ympäristöön. Se on suunniteltu sekoitetuille tiimille: analyytikot voivat käyttää visuaalisia reseptejä, kun taas data-tieteilijät työskentelevät Pythonissa, R:ssä tai SQL:ssä, ja keskitetyt standardit voivat hallita dataa, malleja, generatiivisia AI-sovelluksia ja agenteja projekteja kokoavana.

Alustan laajuus voi olla enemmän kuin koodiin perustuva tiimi tarvitsee, ja organisaatioiden on arvioitava, miten hyvin se integroituu olemassa oleviin varastoihin, CI/CD:hen, varastoihin, piirroskokoelmiin ja mallin palvelujärjestelmiin. Hallinta lisää arvoa vain, kun hyväksymissäännöt ja omistajuus on suunniteltu hyvin; liiallinen työnkulun portti voi hidastaa matalan riskin kokeilua ilman parantamista valvonnassa.

Käy Dataiku -sivustolla

10. WhyLabs

WhyLabs keskittyy datan laadun, mallin käyttäytymisen, aallonpituuksien, suorituskyvyn ja riskien seurantaan ennustavissa ja generatiivisissa AI-järjestelmissä. Sen kevyet tilastolliset profiilit ja ohjelmoitavat rajoitukset ovat hyödyllisiä, kun tiimit tarvitsevat havainnollistamista ilman kunkin raakapiirteen tai vuorovaikutuksen kopioimista keskiseen alusta, kun taas kielen mallin seuranta laajentaa lähestymistapaa turvallisuuden ja vastauslaadun signaaleihin.

Seuranta voi tunnistaa epätavallisen käyttäytymisen, mutta se ei voi määrittää liiketoimintavaikutusta ilman viite-tuloksia ja toiminnallista asiayhteyttä. Tiimien on määritettävä kohderekisterit, kynnykset, omistajuus ja eskalaatioväylät, ja testattava väärän positiivisen suhteen ennen automaattisten vastausten luomista. WhyLabs on kohdennettu havainnollistamiskerros eikä täydellinen kokeen, putken, rekisterin tai käyttöönoton järjestelmä.

Käy WhyLabs -sivustolla

Lopputunniste MLOps-alustoista

Weights & Biases on vahvin yhteistyön kehitysympäristö, MLflow tarjoaa avoimen elinkaaren perustan, ja Arize johtaa havainnollistamista ja arviointia. Comet on kypsä kokeen hallinnan vaihtoehto, kun taas Amazon SageMaker AI, Google Vertex AI ja Azure Machine Learning tarjoavat laajan hallitun pilvi-pinoja.

Kubeflow antaa Kubernetes-alusta-tiimille maksimaalisen valvonnan, Dataiku korostaa hallittua yhteistyötä teknisten ja visuaalisten työnkulkujen välillä, ja WhyLabs on kohdennettu seurantakerros. Järkevä arkkitehtuuri yhdistää usein yhden kehitysrekisterin, yhden käyttöönoton polun ja yhden virallisen valvontajärjestelmän eikä osta jokaista päällekkäistä MLOps-luokkaa.