โมเดลและแพลตฟอร์ม AI
10 แพลตฟอร์มและเครื่องมือ MLOps ที่ดีที่สุด
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google
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
| เครื่องมือ AI | เหมาะที่สุดสำหรับ | ฟีเจอร์ |
|---|---|---|
| Weights & Biases | การทดลองร่วมกันและการพัฒนาแบบจำลอง | การ跟踪การทดลอง สิ่งประดิษฐ์ รายงาน การกวาด การจดทะเบียนแบบจำลอง การติดตามและการประเมิน Weave |
| MLflow | การ跟踪ชีวิตการทำงานแบบเปิดและความสามารถในการทำงานร่วมกัน | การ跟踪การทดลอง การจัดแพ็คเกจแบบจำลอง การจดทะเบียน การติดตั้ง การติดตามและการประเมิน |
| Arize AI และ Phoenix | การตรวจสอบแบบจำลองและ AI ที่สร้างขึ้น | การตรวจสอบการผลิต การวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลง การติดตาม การประเมิน การทดลอง โครงการ Phoenix ที่เปิด源 |
| Comet | การบริหารจัดการการทดลองและการมองเห็นแบบจำลองการผลิต | การ跟踪การทดลอง การจัดทำเอกสารสิ่งประดิษฐ์ การจดทะเบียนแบบจำลอง การเปรียบเทียบ การเพิ่มประสิทธิภาพ การตรวจสอบการผลิต |
| Amazon SageMaker AI | การเรียนรู้ของเครื่องจักรแบบครบวงจรบน AWS | โน้ตบุ๊กและการฝึกอบรมที่จัดการ ระบบการผลิต จดทะเบียน ร้านค้าฟีเจอร์ จุดสิ้นสุด การตรวจสอบ การกำกับดูแล |
| Google Vertex AI | การทำนายและการสร้าง AI ที่รวมกันบน Google Cloud | เวิร์กเบนช์ การฝึกอบรม ระบบการผลิต จดทะเบียน ร้านค้าฟีเจอร์ จุดสิ้นสุด การตรวจสอบ สวนแบบจำลอง |
| Azure Machine Learning | การเรียนรู้ของเครื่องจักรที่มีการควบคุมบน Microsoft Azure | พื้นที่ทำงานที่จัดการ การเรียนรู้ของเครื่องจักรอัตโนมัติ ระบบการผลิต จดทะเบียน จุดสิ้นสุด การตรวจสอบ เครื่องมือ AI ที่มีความรับผิดชอบ |
| Kubeflow | แพลตฟอร์ม ML ที่ใช้ Kubernetes และสามารถย้ายถิ่นฐานได้ | โน้ตบุ๊ก ระบบการผลิต การฝึกอบรม การเพิ่มประสิทธิภาพ Katib สิ่งประดิษฐ์แบบจำลอง การผสานรวม Kubernetes |
| Dataiku | การทำงานร่วมกันที่มีการควบคุมระหว่างโค้ดและเวิร์กโฟลว์ที่มองเห็นได้ | การเตรียมข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่องจักรแบบมองเห็น การเรียนรู้ของเคร็องจักรด้วยโค้ด การติดตั้ง การตรวจสอบ การอนุมัติ การจัดทำเอกสารสิ่งประดิษฐ์และการกำกับดูแล AI |
| WhyLabs | การตรวจสอบที่เน้นการทำงานของ AI และคุณภาพข้อมูล | การตรวจสอบข้อมูลและแบบจำลอง การเปลี่ยนแปลง การแสดงผล การตรวจสอบ LLM สัญญาณความปลอดภัย ข้อจำกัดที่สามารถปรับแต่งได้ |
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
ข้อดีและข้อเสีย
- การเปรียบเทียบการทดลองและการทำงานร่วมกันที่ดีเยี่ยม
- สิ่งประดิษฐ์ที่แข็งแกร่ง รายงาน และการเปลี่ยนแปลงของแบบจำลอง
- Weave เพิ่มการทำงานในการติดตามและการประเมินที่ทันสมัย
- ไม่ได้ให้แพลตฟอร์มการปรับใช้ที่สมบูรณ์แบบด้วยตัวเอง
- การบันทึกที่ไม่มีโครงสร้างสามารถสร้างแค็ตตาล็อกการทดลองที่ยาก
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
ข้อดีและข้อเสีย
- มาตรฐานชีวิตการทำงานแบบเปิดและบูรณาการอย่างกว้างขวาง
- การ跟踪ที่ยืดหยุ่น การจดทะเบียน การจัดแพ็คเกจและการติดตาม
- สามารถจัดการตนเองหรือบริโภคผ่านแพลตฟอร์มที่จัดการ
- การโฮสต์แบบตนเองต้องการวิศวกรรมแพลตฟอร์มจริงๆ
- การกำกับดูแลการผลิตและการควบคุมข้อมูลที่กว้างขึ้นจะต้องประกอบกันแยก
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
ข้อดีและข้อเสีย
- การตรวจสอบที่ลึกซึ้งสำหรับ AI ที่ทำนายและสร้าง
- Phoenix ที่เปิด源ให้จุดเริ่มต้นที่แข็งแกร่ง
- รองรับการติดตาม การประเมิน การเปลี่ยนแปลง และการให้ข้อมูลรับฟังของมนุษย์
- การตรวจสอบที่มีประโยชน์ขึ้นอยู่กับการติดตามและการระบุฉลากที่ออกแบบไว้ดี
- ขอบเขตคุณลักษณะของแหล่งที่มาและจัดการต้องทบทวน
4. Comet
Comet ให้ระบบที่มีโครงสร้างสำหรับทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการบันทึกการทดลอง การเปรียบเทียบพารามิเตอร์และเมตริก การจัดการสิ่งประดิษฐ์ และการส่งเสริมแบบจำลองผ่านการจดทะเบียน มันสนับสนุนเฟรมเวิร์กที่ใช้กันอย่างแพร่หลายและสภาพแวดล้อมการฝึกอบรมแบบกระจาย และการตรวจสอบการผลิตเชื่อมต่อพฤติกรรมที่ปรับใช้กับบันทึกการพัฒนาเพื่อทีมที่ต้องการมุมมองชีวิตการทำงานที่ต่อเนื่องมากขึ้น
แพลตฟอร์มนี้ต้องการการเครื่องมือ SDK ที่สอดคล้องกันและมาตรฐานเมตาดาต้าเพื่อสร้างจุดกำเนิดที่น่าเชื่อถือ ทีมควรทดสอบประสิทธิภาพที่ปริมาณการวิ่งของตน การผสานรวมกับการจัดเก็บและออร์เคสตราที่มีอยู่ และการส่งมอบจากสถานะการจดทะเบียนไปสู่ระบบการปรับใช้จริง Comet สามารถจัดระเบียบการทำงานแบบจำลองได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ไม่ลบการตรวจสอบโค้ด การตรวจสอบข้อมูล และการควบคุมการปล่อยที่เป็นอิสระ
ข้อดีและข้อเสีย
- การบริหารจัดการการทดลองและการจัดการแบบจำลองที่เติบโตเต็มที่
- การเปรียบเทียบ การจัดทำเอกสารสิ่งประดิษฐ์ และการทำงานร่วมกันที่แข็งแกร่ง
- เชื่อมต่อบันทึกการพัฒนาและการตรวจสอบการผลิต
- ต้องการการเครื่องมือและการกำหนดมาตรฐานเมตาดาต้าที่มีระเบียบ
- การออร์เคสตราการปรับใช้ยังคงเป็นความรับผิดชอบภายนอก
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
ข้อดีและข้อเสีย
- ชีวิตการทำงานที่จัดการอย่างกว้างขวางบน AWS
- การผสานรวมที่แข็งแกร่งกับอัตลักษณ์ AWS จัดเก็บ และโครงข่าย
- รองรับการฝึกอบรม การจดทะเบียน ระบบการผลิต การให้บริการ และการตรวจสอบ
- ความกว้างขวางของบริการสร้างความชันที่สูงในการดำเนินงาน
- การผสานรวมที่ลึกซึ้งสามารถเพิ่มความพึ่งพาในคลาวด์
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
ข้อดีและข้อเสีย
- แพลตฟอร์ม AI ที่รวมการทำนายและการสร้าง
- การเชื่อมต่อที่แข็งแกร่งกับข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐานของ Google Cloud
- การปรับใช้ การจดทะเบียน การให้บริการ และการตรวจสอบที่จัดการ
- บริการเฉพาะคลาวด์สามารถลดความสามารถในการย้ายถิ่นฐาน
- ขอบเขตผลิตภัณฑ์และความพร้อมใช้งานในภูมิภาคต้องวางแผนอย่างรอบคอบ
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
ข้อดีและข้อเสีย
- การผสานรวมอัตลักษณ์และการกำกับดูแลระดับองค์กร
- ครอบคลุมการฝึกอบรม ระบบการผลิต จดทะเบียน และจุดสิ้นสุดที่จัดการ
- มีการเรียนรู้ของเครื่องจักรอัตโนมัติและการวิเคราะห์ AI ที่มีประโยชน์
- อินเทอร์เฟซและรุ่นสินทรัพย์สามารถทำให้การย้ายถิ่นฐานซับซ้อน
- ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดต้องการความรู้เกี่ยวกับแพลตฟอร์ม Azure อย่างมีนัยสำคัญ
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
ข้อดีและข้อเสีย
- สถาปัตยกรรมที่เปิด源และใช้ Kubernetes
- การควบคุมโครงสร้างพื้นฐานและการผลิตที่แข็งแกร่ง
- ระบบนิเวศที่สามารถขยายได้สำหรับทีมแพลตฟอร์มแบบกำหนดเอง
- ภาระในการติดตั้งและการบำรุงรักษาที่สูง
- ความใช้งานต้องอาศัยทีมแพลตฟอร์มภายใน
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
ข้อดีและข้อเสีย
- เชื่อมต่อผู้ใช้ที่มองเห็นได้ โค้ดต่ำ และโค้ดเต็ม
- การกำกับดูแลชีวิตการทำงานและการอนุมัติที่แข็งแกร่ง
- ครอบคลุมการเตรียมข้อมูล การติดตั้ง และการตรวจสอบ
- แพลตฟอร์มที่กว้างขวางอาจทับซ้อนกับเครื่องมือข้อมูลที่มีอยู่
- การกำหนดการกำกับดูแลต้องใช้การออกแบบองค์กรอย่างรอบคอบ
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
ข้อดีและข้อเสีย
- การตรวจสอบข้อมูลและแบบจำลองที่เน้นย้ำ
- การตรวจสอบที่ยืดหยุ่นสำหรับ AI ที่ทำนายและการสร้าง
- การสร้างโปรไฟล์ทางสถิติสามารถลดการเคลื่อนไหวของข้อมูลดิบ
- ไม่ใช่แพลตฟอร์ม MLOps ที่สมบูรณ์แบบ
- การแจ้งเตือนต้องมีการออกแบบพื้นฐานและความเป็นเจ้าของอย่างรอบคอบ
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
