10 แพลตฟอร์มและเครื่องมือ MLOps ที่ดีที่สุด

แพลตฟอร์ม MLOps เชื่อมต่อการทดลอง ข้อมูล และการเปลี่ยนแปลงของแบบจำลอง การติดตั้ง การตรวจสอบ การประเมิน การกำกับดูแล และการรับมือเหตุการณ์ ไม่มีผลิตภัณฑ์ใดที่ครอบคลุมทุกชั้นอย่างเท่าเทียมกัน ดังนั้นทีมจึงควรเริ่มต้นด้วยช่องว่างในการดำเนินการที่พวกเขามีจริงๆ เช่น การทำซ้ำ การจัดเตรียมการผลิต ความสามารถในการสังเกตแบบจำลอง การอนุมัติ การย้ายถิ่นฐานของโครงสร้างพื้นฐาน หรือการทำงานร่วมกันระหว่างโค้ดและเวิร์กโฟลว์ที่มองเห็นได้

ทีมของเราทำการประเมินผลิตภัณฑ์ต่อไปนี้โดยอิสระสำหรับการครอบคลุมชีวิตการทำงาน การทำงานร่วมกัน ความตั้งใจในการดำเนินงาน และความชัดเจนของการแลกเปลี่ยนของพวกเขา การจัดอันดับรวมถึงแพลตฟอร์มที่มุ่งเน้นและสภาพแวดล้อมคลาวด์ที่กว้างขึ้น ผู้ซื้อควรตรวจสอบว่าเครื่องมือทำงานอย่างไรกับคลังเก็บข้อมูลที่มีอยู่ การจัดเรียง การจัดเก็บคุณลักษณะ การให้บริการแบบจำลอง ระบบอัตลักษณ์ และการควบคุมดูแลก่อนที่จะกำหนดมาตรฐานสำหรับเครื่องมือนั้น

แพลตฟอร์มและเครื่องมือ MLOps ที่ดีที่สุดเมื่อเปรียบเทียบ

10 แพลตฟอร์มและเครื่องมือ MLOps ที่ดีที่สุด

1. Weights & Biases

Weights & Biases เป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่งสำหรับทีมที่ต้องการการ跟踪การทดลองที่มีคุณภาพโดยไม่บังคับให้ทุกงานฝึกอบรมเข้าไปในแพลตฟอร์มโครงสร้างพื้นฐานเดียว การวิ่ง เมตริก การกำหนดค่า สิ่งประดิษฐ์ รายงาน การกวาด และการทำงานในทะเบียนแบบจำลองให้นักวิจัยและวิศวกรมีบันทึกที่ใช้ร่วมกัน ในขณะที่ Weave ขยายแพลตฟอร์มออกไปสู่การ跟踪 การติดตามและการประเมินสำหรับการใช้งานแบบจำลองภาษาและตัวแทน

แพลตฟอร์มนี้มีคุณค่ามากที่สุดเมื่อทีมตกลงเรื่องการกำหนดชื่อ เมตาดาต้า การเป็นเจ้าของสิ่งประดิษฐ์ และเกณฑ์การส่งเสริมมากกว่าการบันทึกการวิ่งทุกครั้ง ไม่สามารถแทนที่การกำกับดูแลการผลิต การให้บริการการผลิต หรือโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ และองค์กรที่มีงานที่มีความละเอียดอ่อนควรประเมินตัวเลือกการปรับใช้ การควบคุมการเข้าถึง การเก็บรักษา และวิธีการที่บันทึก W&B เชื่อมต่อกับข้อมูลและโค้ดที่เป็นหลักของตน

เยี่ยมชม Weights & Biases

2. MLflow

MLflow ให้เซตขององค์ประกอบชีวิตการทำงานแบบเปิดที่ทีมสามารถนำมาใช้ได้ตามลำดับ: การ跟踪การทดลอง การจัดแพ็คเกจแบบจำลอง การจดทะเบียน การติดตั้ง และการติดตามและการประเมินที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นสำหรับการใช้งานแบบจำลองภาษา การสนับสนุนเฟรมเวิร์กอย่างกว้างขวางและ API ที่คุ้นเคยทำให้它เป็นพื้นฐานที่มีเหตุผลเมื่อองค์กรต้องการเมตาดาต้าที่สามารถย้ายถิ่นฐานได้มากกว่าเวิร์กโฟลว์ที่ผูกกับคลาวด์หนึ่งเดียว

การเปิด源ไม่ได้หมายความว่าไม่ต้องใช้ความพยายามในการดำเนินงาน ทีมจะต้องเลือกการเก็บข้อมูล การรับรองความถูกต้อง การใช้งาน การเปิดเผยเครือข่าย การอัปเกรด และการกำกับดูแล หรือใช้การกระจายที่จัดการซึ่งให้การควบคุมเหล่านั้น MLflow ยังทำงานได้ดีที่สุดเมื่อเป็นส่วนหนึ่งของการออกแบบแพลตฟอร์มที่กว้างขึ้น; มันบันทึกและจัดแพ็คเกจงาน แต่ไม่ได้แก้ปัญหาการจัดตาราง การสอดคล้องของฟีเจอร์ คุณภาพข้อมูล หรือการเป็นเจ้าของเหตุการณ์การผลิตโดยอัตโนมัติ

เยี่ยมชม MLflow

3. Arize AI และ Phoenix

Arize รวมการตรวจสอบการผลิตสำหรับแบบจำลองการทำนายเข้ากับการติดตามและการประเมินสำหรับการใช้งานแบบจำลองภาษาและตัวแทน โครงการ Phoenix ที่เปิด源ให้การติดตามท้องถิ่น การติดตาม การทดลอง การวนซ้ำและการประเมินสำหรับการใช้งานแบบจำลองภาษาและตัวแทน ในขณะที่ Arize AX เพิ่มการทำงานร่วมกันที่จัดการ การตรวจสอบ การให้ข้อมูลรับฟังของมนุษย์ และตัวเลือกการปรับใช้สำหรับทีมที่ดำเนินพอร์ตโฟลิโอ AI ที่ใหญ่ขึ้น

Arize มีความแข็งแกร่งที่สุดหลังจากที่ทีมสามารถจัดหาการติดตามที่มีความหมาย แบบจำลองเอาต์พุต ฟีเจอร์ ข้อมูลอ้างอิง และผลลัพธ์ทางธุรกิจได้ ไม่สามารถสร้างเกณฑ์การประเมินที่ดีจากโทรเมทรี่ที่อ่อนแอ และองค์กรควรวางแผนการ lấyตัวอย่าง ความเป็นส่วนตัว การเก็บรักษา และการเป็นเจ้าของการแจ้งเตือนก่อนที่จะเครื่องมือการร้องขอแต่ละครั้ง ผู้ซื้อควรแยกแยะระหว่างการทำงานของเวิร์กโฟลว์ Phoenix ที่เปิด源และความสามารถในแพลตฟอร์มที่จัดการด้วย

เยี่ยมชม Arize AI และ Phoenix

4. Comet

Comet ให้ระบบที่มีโครงสร้างสำหรับทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการบันทึกการทดลอง การเปรียบเทียบพารามิเตอร์และเมตริก การจัดการสิ่งประดิษฐ์ และการส่งเสริมแบบจำลองผ่านการจดทะเบียน มันสนับสนุนเฟรมเวิร์กที่ใช้กันอย่างแพร่หลายและสภาพแวดล้อมการฝึกอบรมแบบกระจาย และการตรวจสอบการผลิตเชื่อมต่อพฤติกรรมที่ปรับใช้กับบันทึกการพัฒนาเพื่อทีมที่ต้องการมุมมองชีวิตการทำงานที่ต่อเนื่องมากขึ้น

แพลตฟอร์มนี้ต้องการการเครื่องมือ SDK ที่สอดคล้องกันและมาตรฐานเมตาดาต้าเพื่อสร้างจุดกำเนิดที่น่าเชื่อถือ ทีมควรทดสอบประสิทธิภาพที่ปริมาณการวิ่งของตน การผสานรวมกับการจัดเก็บและออร์เคสตราที่มีอยู่ และการส่งมอบจากสถานะการจดทะเบียนไปสู่ระบบการปรับใช้จริง Comet สามารถจัดระเบียบการทำงานแบบจำลองได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ไม่ลบการตรวจสอบโค้ด การตรวจสอบข้อมูล และการควบคุมการปล่อยที่เป็นอิสระ

เยี่ยมชม Comet

5. Amazon SageMaker AI

Amazon SageMaker AI จัดให้มีโครงสร้างพื้นฐานที่จัดการสำหรับการเตรียมข้อมูล การฝึกอบรม การปรับให้เหมาะสม ระบบการผลิต การจดทะเบียนแบบจำลอง การปรับใช้ การตรวจสอบ และการกำกับดูแลภายใน AWS เป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่งสำหรับองค์กรที่กำลังกำหนดมาตรฐานบน AWS สำหรับอัตลักษณ์ โครงข่าย จัดเก็บ และการตรวจสอบ เนื่องจากเวิร์กโฟลว์แบบจำลองสามารถมีเครื่องมือควบคุมคลาวด์ที่กำหนดไว้แล้วและขยายไปทั่วตัวเลือกการคำนวณที่จัดการ

ความกว้างขวางนี้สร้างภาระทางสถาปัตยกรรมและบริการที่สำคัญ ทีมต้องการการคัดเลือกค่าใช้จ่าย การแยกสภาพแวดล้อม บทบาทสิทธิ์ที่น้อยที่สุด การจัดการอิมเมจและความพึ่งพา และแนวทางที่ชัดเจนในการจัดการองค์ประกอบ SageMaker ที่ทับซ้อนกัน การย้ายถิ่นฐานเป็นไปได้ที่ระดับเฟรมเวิร์ก แต่ระบบการผลิตและการผสานรวมการดำเนินงานสามารถผูกกับบริการ AWS ได้อย่างใกล้ชิด

เยี่ยมชม Amazon SageMaker AI

6. Google Vertex AI

Vertex AI รวมการฝึกอบรมที่จัดการ ระบบการผลิต การจดทะเบียนแบบจำลอง การจัดการคุณลักษณะ การปรับใช้ การตรวจสอบ และการพัฒนา AI ที่สร้างบน Google Cloud แบบผสมผสาน Model Garden และ Gemini บริการอยู่ข้างๆ เวิร์กโฟลว์แบบทำนายแบบกำหนดเอง ช่วยให้ทีมจัดการหลายประเภทของแอปพลิเคชัน AI ในขณะที่ใช้บริการข้อมูล โครงข่าย อัตลักษณ์ และการกำกับดูแลของ Google Cloud

คอนโซลที่รวมเป็นหนึ่งเดียวยังสามารถซ่อนขอบเขตผลิตภัณฑ์ที่สำคัญและความแตกต่างระหว่างภูมิภาคได้ ทีมควรออกแบบระบบการผลิตที่สามารถทำซ้ำได้นอกเหนือจากโน้ตบุ๊กแบบโต้ตอบ ควบคุมบัญชีบริการ การเข้าถึงข้อมูล และจัดทำเอกสารว่าอาร์ติแฟคต์ใดที่ยังคงสามารถย้ายถิ่นฐานได้ องค์กรที่ไม่ได้ลงทุนใน Google Cloud ควรเปรียบเทียบประโยชน์ของการผสานรวมกับความพยายามในการย้ายถิ่นฐานและความพึ่งพาที่ยาวนานใน API คลาวด์เฉพาะ

เยี่ยมชม Google Vertex AI

7. Azure Machine Learning

Azure Machine Learning ให้พื้นที่ทำงานที่จัดการสำหรับโน้ตบุ๊ก การฝึกอบรม การเรียนรู้ของเครื่องจักรอัตโนมัติ ระบบการผลิต จดทะเบียน จุดสิ้นสุด และการวิเคราะห์ AI ที่มีความรับผิดชอบ มันเกี่ยวข้องอย่างยิ่งสำหรับองค์กรที่ใช้ Microsoft Entra ID โครงข่าย Azure บริการข้อมูล และนโยบายส่วนกลาง เนื่องจากการควบคุมการพัฒนาและการปรับใช้แบบจำลองสามารถเข้ากับแบบจำลองการกำกับดูแลคลาวด์ที่มีอยู่

แพลตฟอร์มนี้ได้พัฒนาไปตาม SDK CLI สตูดิโอและรุ่นของสินทรัพย์ ดังนั้นทีมจึงควรกำหนดมาตรฐานบนอินเทอร์เฟซและคำแนะนำในการย้ายถิ่นฐานที่ปัจจุบัน การใช้งานที่มีประสิทธิผลต้องใช้มากกว่าพื้นที่ทำงาน: องค์กรต้องการสภาพแวดล้อมที่สามารถใช้ซ้ำได้ โครงข่ายส่วนตัว อัตโนมัติการปล่อย ควบคุมค่าใช้จ่าย และการเป็นเจ้าของสำหรับการแสดงผลจุดสิ้นสุดและการเปลี่ยนแปลง Azure การผสานรวมเป็นข้อได้เปรียบที่มีประโยชน์เฉพาะเมื่อสถาปัตยกรรมโดยรอบได้รับการออกแบบอย่างรอบคอบ

เยี่ยมชม Azure Machine Learning

8. Kubeflow

Kubeflow เป็นชุดขององค์ประกอบ Kubernetes-ส่วนตัวสำหรับการพัฒนาแบบโต้ตอบ การฝึกอบรมแบบกระจาย การเพิ่มประสิทธิภาพของไฮเปอร์พารามิเตอร์ ระบบการผลิต เมตาดาต้า และการดำเนินงานแบบจำลอง มันให้การควบคุมโครงสร้างพื้นฐานและการท็อปโพลॉจีการปรับใช้สำหรับทีมแพลตฟอร์ม และสามารถผสานรวมกับโครงการ เช่น KServe และ Feast เพื่อประกอบสภาพแวดล้อมการฝึกอบรมและการให้บริการที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น

ความยืดหยุ่นนี้ส่งต่อความรับผิดชอบไปยังองค์กร การติดตั้ง การอัปเกรด การรักษาความปลอดภัย และการสนับสนุน Kubeflow ข้ามเวอร์ชันของ Kubernetes ต้องการวิศวกรแพลตฟอร์มที่มีประสบการณ์ และผู้ใช้ต้องการเส้นทางที่ชัดเจนหรืออาจพบกับภาพที่ไม่สอดคล้องกัน ภาพ จัดเก็บ การอนุญาต และระบบการผลิต มันเป็นทางเลือกที่ดีที่สุดสำหรับทีมที่ต้องการการควบคุมโครงสร้างพื้นฐานอย่างแท้จริง ไม่ใช่สำหรับผู้ที่กำลังมองหาโน้ตบุ๊กที่โฮสต์

เยี่ยมชม Kubeflow

9. Dataiku

Dataiku นำการเตรียมข้อมูล การทำงานแบบมองเห็น การเรียนรู้ของเครื่องจักรด้วยโค้ด การติดตั้ง การตรวจสอบ และการกำกับดูแลเข้าสู่สภาพแวดล้อมองค์กรเดียว มันถูกออกแบบสำหรับทีมผสม: นักวิเคราะห์สามารถใช้สูตรที่มองเห็นได้ ในขณะที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานใน Python R หรือ SQL และมาตรฐานส่วนกลางสามารถกำกับข้อมูล แบบจำลอง AI ที่สร้างขึ้นและตัวแทนข้ามโครงการ

ความกว้างขวางของแพลตฟอร์มนี้อาจมากกว่าที่ทีมโค้ดแรกต้องการ และองค์กรควรประเมินว่ามันรวมกับคลังเก็บ ข้อมูล CI/CD คลังฟีเจอร์ และระบบการให้บริการแบบจำลองที่มีอยู่ได้อย่างไร การกำกับดูแลมีคุณค่าเฉพาะเมื่อกฎการอนุมัติและความเป็นเจ้าของได้รับการออกแบบอย่างดี ประตูการทำงานที่มากเกินไปสามารถชะลอการทดลองที่มีความเสี่ยงต่ำโดยไม่ปรับปรุงการควบคุม

เยี่ยมชม Dataiku

10. WhyLabs

WhyLabs มุ่งเน้นไปที่การตรวจสอบคุณภาพข้อมูล พฤติกรรมแบบจำลอง การเปลี่ยนแปลง การแสดงผล และความเสี่ยงในระบบ AI ที่ทำนายและสร้าง โปรไฟล์ทางสถิติที่เบาและข้อจำกัดที่สามารถเขียนโปรแกรมได้ มีประโยชน์เมื่อทีมต้องการการตรวจสอบโดยไม่ต้องคัดลอกคุณลักษณะหรือการโต้ตอบที่ไม่ผ่านการประมวลผลเข้าสู่แพลตฟอร์มกลาง ในขณะที่การตรวจสอบแบบจำลองภาษาเพิ่มแนวทางนี้ไปสู่สัญญาณความปลอดภัยและคุณภาพการตอบสนอง

การตรวจสอบสามารถระบุพฤติกรรมที่ไม่ปกติได้ แต่ไม่สามารถกำหนดผลกระทบทางธุรกิจโดยไม่มีผลลัพธ์ที่อ้างอิงและบริบทการดำเนินงาน ทีมต้องกำหนดค่าพื้นฐาน ระดับ การเป็นเจ้าของ และเส้นทางการเรียกเก็บเงิน จากนั้นทดสอบอัตราเท็จบวกลวงก่อนที่จะสร้างการตอบสนองอัตโนมัติ WhyLabs เป็นชั้นการตรวจสอบที่เน้นย้ำ ไม่ใช่แพลตฟอร์ม MLOps ที่สมบูรณ์แบบสำหรับการทดลอง ระบบการผลิต จดทะเบียน หรือการปรับใช้

เยี่ยมชม WhyLabs

ความคิดสุดท้ายเกี่ยวกับแพลตฟอร์ม MLOps

Weights & Biases เป็นสภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบร่วมมือที่แข็งแกร่งที่สุด MLflow ให้พื้นฐานชีวิตการทำงานแบบเปิด และ Arize นำการตรวจสอบและการประเมิน Comet เป็นทางเลือกการบริหารจัดการการทดลองที่เติบโตเต็มที่ ในขณะที่ Amazon SageMaker AI Google Vertex AI และ Azure Machine Learning เสนอชุดคลาวด์ที่จัดการอย่างกว้างขวาง

Kubeflow ให้การควบคุมสูงสุดสำหรับทีมแพลตฟอร์ม Dataiku เน้นการทำงานร่วมกันที่มีการกำกับดูแลระหว่างเวิร์กโฟลว์ที่มองเห็นได้และโค้ด และ WhyLabs เป็นชั้นการตรวจสอบที่เน้นย้ำ สถาปัตยกรรมที่ดีๆ มักจะรวมบันทึกการพัฒนาที่หนึ่ง เส้นทางการปรับใช้หนึ่งเส้นทาง และระบบการตรวจสอบที่มีอำนาจเดียว แทนที่จะซื้อหมวดหมู่ MLOps ที่ทับซ้อนกันทั้งหมด