AI-mallit ja alustat
10 parasta MLOps-alustaa ja -työkalua
Lisää Unite.AI suosikkilähteisiisi Google-palvelussa
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
| AI-työkalu | Paras käyttöön | Ominaisuudet |
|---|---|---|
| Weights & Biases | Yhteistyön kokeellinen kehitys ja mallikehitys | Kokeen seuranta, artefaktit, raportit, pyyhkäisy, mallirekisteri, Weave-jäljitys ja arviointi |
| MLflow | Avoin elinkaaren seuranta ja yhteensopivuus | Kokeen seuranta, mallin pakkaus ja rekisteri, käyttöönoton rajapinnat, jäljitys, arviointi, ohjearkisto |
| Arize AI ja Phoenix | Mallin ja generatiivisen AI:n havainnollistaminen | Tuotannon valvonta, aallonpituuksien analyysi, jäljitys, arviointi, kokeet, avoimen lähdekoodin Phoenix |
| Comet | Kokeen hallinta ja tuotannon mallin näkyvyys | Kokeen seuranta, artefaktin periytyminen, mallirekisteri, vertailut, optimointi, tuotannon valvonta |
| Amazon SageMaker AI | Päästä päähän koneoppiminen AWS:llä | Hallitut muistikirjat ja koulutus, putket, rekisteri, piirroskokoelma, päätepisteet, valvonta, hallinto |
| Google Vertex AI | Yhdistetty ennustava ja generatiivinen AI Google Cloudilla | Työpöytä, koulutus, putket, rekisteri, piirroskokoelma, päätepisteet, valvonta, Model Garden |
| Azure Machine Learning | Hallittu koneoppiminen Microsoft Azuressa | Hallitut työtilat, automaattinen koneoppiminen, putket, rekisterit, päätepisteet, valvonta, vastuullinen AI:n työkalut |
| Kubeflow | Kubernetes-käyttöön tarkoitettu ja siirrettävä ML-alusta | Muistikirjat, putket, kouluttaja, Katib-optimointi, mallin artefaktit, Kubernetes-integraatiot |
| Dataiku | Hallittu yhteistyö koodin ja visuaalisten työnkulkujen välillä | Datavalmistelu, visuaalinen ja koodin ML, käyttöönotto, valvonta, hyväksynnät, periytyminen ja AI-hallinto |
| WhyLabs | Kohdennettu seuranta AI-käyttäytymisestä ja datan laadusta | Datan ja mallin seuranta, aallonpituuksien analyysi, suorituskyky, LLM-havainnollistaminen, turvallisuussignaalit, mukautettavat rajoitukset |
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.
Plussat ja miinukset
- Erinomainen kokeen vertailu ja yhteistyö
- Vahva artefakti, raportti ja mallikehityksen periytyminen
- Weave lisää modernin jäljityksen ja arvioinnin työnkulkuja
- Ei tarjoa täydellistä käyttöönottoalustaa itse
- Rakenteeton lokitus voi luoda hankalan kokeen luettelon
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.
Plussat ja miinukset
- Avoin ja laajasti integroitu elinkaaren standardi
- Joustava seuranta, rekisteri, pakkaus ja jäljitys
- Voi olla itsehallittu tai käytettävä hallittua alustaa
- Itseisännöllinen isäntä vaatii oikean alustan insinööritöitä
- Laajempi orkestraatio ja datan valvonta on koottava erikseen
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.
Plussat ja miinukset
- Syvä havainnollistaminen ennustavassa ja generatiivisessa AI:ssa
- Avoimen lähdekoodin Phoenix tarjoaa vahvan lähtökohteen
- Tukee jäljitystä, arviointia, aallonpituuksien analyysiä ja ihmisten palautetta
- Käyttökelpoinen valvonta riippuu hyvin suunnitellusta telemetriasta ja tunnisteista
- Avoimen lähdekoodin ja hallitun ominaisuusrajat vaativat tarkastelua
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.
Plussat ja miinukset
- Kypsä kokeen ja mallin hallinnan työnkulku
- Vahva vertailu, periytyminen ja yhteistyö
- Yhdistää kehitysrekordit tuotannon valvontaan
- Vaativa järjestelmän instrumentointi ja metatiedot
- Käyttöönoton orkestraatio on ulkoinen vastuu
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.
Plussat ja miinukset
- Laaja hallittu elinkaari AWS:ssä
- Vahva integrointi AWS-tunnisteen, tallennuksen ja verkkotiedon kanssa
- Tukee koulutusta, rekisteriä, putkia, palvelua ja valvontaa
- Palvelun laajuus luo jyrkkään toiminnallisen oppimiskäyrän
- Syvät integraatiot voivat lisätä pilvi-riippuvuutta
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.
Plussat ja miinukset
- Yhdistetty ennustava ja generatiivinen AI-alusta
- Vahva yhteys Google Cloudin dataan ja infrastruktuuriin
- Hallitut putket, rekisteri, palvelu ja valvonta
- Pilviin sidotut palvelut voivat vähentää siirrettävyyttä
- Tuotteen laajuus ja alueellinen saatavuus vaativat huolellista suunnittelua
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.
Plussat ja miinukset
- Vahva yritysten tunnisteen ja hallinnan integraatio
- Kattaa koulutuksen, putket, rekisterit ja hallitut päätepisteet
- Hyödyllisiä vastuullisia AI- ja automaattisia ML-ominaisuuksia
- Liittymän ja varaston kehitys voi monimutkaistaa siirtymistä
- Parhaat tulokset vaativat merkittävää Azure-alustan tietämystä
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.
Plussat ja miinukset
- Avoimen lähdekoodin Kubernetes-alusta
- Vahva valvonta koulutuksen ja putken infrastruktuurissa
- Laajennettavissa ekosysteemiä varten mukautettuja alusta-tiimejä
- Korkea asennus- ja ylläpitokustannus
- Käytettävyys riippuu voimakkaasti sisäisestä alusta-tiimistä
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.
Plussat ja miinukset
- Yhdistää visuaalisen, low-code- ja full-code-käyttäjät
- Vahva elinkaaren hallinta, periytyminen ja hyväksymiset
- Kattaa datan valmistelun käyttöönotosta valvontaan
- Laaja alusta voi olla päällekkäinen olemassa olevien data-työkalujen kanssa
- Hallinnon konfiguraatio vaatii huolellisen organisaation suunnittelun
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.
Plussat ja miinukset
- Kohdennettu data- ja mallin seuranta
- Joustava seuranta ennustavassa ja generatiivisessa AI:ssa
- Tilastollinen profiili voi vähentää raakadatan liikettä
- Ei ole täydellinen MLOps-alusta
- Hälytykset vaativat huolellisesti suunniteltuja kohderekisteriä ja omistajuutta
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.
