10 Nền Tảng và Công Cụ MLOps Tốt Nhất

Các nền tảng MLOps kết nối các thí nghiệm, dữ liệu và dòng dõi mô hình, triển khai, giám sát, đánh giá, quản trị và phản hồi sự cố. Không có sản phẩm nào sở hữu mọi lớp đều tốt như nhau, vì vậy các đội nên bắt đầu với các khoảng trống hoạt động mà họ thực sự có: khả năng tái tạo, đường ống sản xuất, quan sát mô hình, phê duyệt, khả năng di chuyển cơ sở hạ tầng hoặc hợp tác trên mã và dòng chảy trực quan.

Đội ngũ của chúng tôi đã đánh giá độc lập các công cụ hiện tại dưới đây về phạm vi chu kỳ, tính tương tác, độ chín hoạt động và sự rõ ràng của các giao dịch của chúng. Xếp hạng bao gồm các nền tảng tập trung và môi trường đám mây rộng lớn hơn; người mua nên xác nhận cách một công cụ hoạt động với các kho lưu trữ hiện có, điều phối, kho tính năng, máy chủ mô hình, hệ thống nhận dạng và kiểm soát quy định trước khi tiêu chuẩn hóa nó.

So Sánh Các Nền Tảng và Công Cụ MLOps Tốt Nhất

10 Nền Tảng và Công Cụ MLOps Tốt Nhất

1. Weights & Biases

Weights & Biases là một lựa chọn mặc định mạnh mẽ cho các đội muốn theo dõi thí nghiệm phong phú mà không ép buộc mọi công việc đào tạo vào một nền tảng cơ sở hạ tầng. Các chạy, metric, cấu hình, artifact, báo cáo, quét, và dòng dõi đăng ký mô hình cho các nhà nghiên cứu và kỹ sư một bản ghi chung, trong khi Weave mở rộng nền tảng này sang tracing, dữ liệu và đánh giá cho các ứng dụng mô hình ngôn ngữ và tác nhân.

Nền tảng này có giá trị nhất khi các đội đồng ý về đặt tên, siêu dữ liệu, quyền sở hữu artifact và tiêu chí thúc đẩy chứ không chỉ đơn giản là ghi lại mọi chạy. Nó không thay thế điều phối, phục vụ sản xuất hoặc cơ sở hạ tầng đám mây, và các tổ chức có tải trọng nhạy cảm nên đánh giá các lựa chọn triển khai, kiểm soát truy cập, lưu giữ và cách ghi lại W&B kết nối với dòng dõi dữ liệu và mã quyền của họ.

Truy cập Weights & Biases

2. MLflow

MLflow cung cấp một tập hợp các thành phần chu kỳ mã nguồn mở mà các đội có thể áp dụng từng bước: theo dõi thí nghiệm, đóng gói mô hình, đăng ký, giao diện triển khai và tracing ngày càng hoàn chỉnh cho các ứng dụng mô hình ngôn ngữ. Hỗ trợ khung rộng và API quen thuộc làm cho nó trở thành một nền tảng thực tế khi các tổ chức muốn siêu dữ liệu di động chứ không phải một công việc gắn liền hoàn toàn với một đám mây.

Mã nguồn mở không có nghĩa là hoạt động không tốn công. Các đội phải chọn lưu trữ, xác thực, khả năng sẵn sàng, phơi nhiễm mạng, nâng cấp và quản trị, hoặc sử dụng một bản phân phối được quản lý cung cấp các kiểm soát đó. MLflow cũng hoạt động tốt nhất như một phần của thiết kế nền tảng rộng lớn hơn; nó ghi lại và đóng gói công việc nhưng không tự động giải quyết việc lập lịch, tính nhất quán của tính năng, chất lượng dữ liệu hoặc quyền sở hữu sự cố sản xuất.

Truy cập MLflow

3. Arize AI và Phoenix

Arize kết hợp quan sát sản xuất cho các mô hình dự đoán với tracing và đánh giá cho các ứng dụng mô hình ngôn ngữ và tác nhân. Dự án Phoenix mã nguồn mở của nó cung cấp tracing, dữ liệu, thí nghiệm, lặp lại prompt và đánh giá cục bộ, trong khi Arize AX thêm hợp tác, giám sát, phản hồi của con người và triển khai doanh nghiệp cho các đội vận hành danh mục AI lớn hơn.

Arize mạnh nhất sau khi một đội có thể cung cấp dấu vết, đầu ra mô hình, tính năng, dữ liệu tham chiếu và kết quả kinh doanh có ý nghĩa. Nó không thể tạo ra các tiêu chí đánh giá tốt từ telemetries yếu, và các tổ chức nên lập kế hoạch lấy mẫu, quyền riêng tư, lưu giữ và quyền sở hữu của cảnh báo trước khi lắp đặt mọi yêu cầu. Người mua cũng nên phân biệt giữa dòng chảy công việc Phoenix mã nguồn mở và khả năng trong nền tảng được quản lý.

Truy cập Arize AI và Phoenix

4. Comet

Comet cung cấp cho các đội khoa học dữ liệu một hệ thống có cấu trúc để ghi lại các thí nghiệm, so sánh tham số và metric, quản lý artifact và thúc đẩy mô hình thông qua một đăng ký. Nó hỗ trợ các khung phổ biến và môi trường đào tạo phân tán, và giám sát sản xuất của nó kết nối hành vi được triển khai trở lại các bản ghi phát triển cho các đội muốn có một cái nhìn chu kỳ liên tục hơn.

Nền tảng này cần công cụ và tiêu chuẩn siêu dữ liệu nhất quán để tạo ra dòng dõi đáng tin cậy. Các đội nên kiểm tra hiệu suất tại khối lượng chạy của họ, tích hợp với lưu trữ và điều phối hiện có, và bàn giao từ trạng thái đăng ký đến hệ thống triển khai thực tế. Comet có thể tổ chức công việc mô hình một cách hiệu quả, nhưng nó không loại bỏ nhu cầu về xem xét mã, xác thực dữ liệu và kiểm soát phát hành độc lập.

Truy cập Comet

5. Amazon SageMaker AI

Amazon SageMaker AI cung cấp cơ sở hạ tầng được quản lý cho chuẩn bị dữ liệu, đào tạo, tinh chỉnh, đường ống, đăng ký mô hình, triển khai, giám sát và quản trị trong AWS. Đây là một lựa chọn mạnh mẽ cho các tổ chức đã tiêu chuẩn hóa trên AWS về nhận dạng, mạng, lưu trữ và khả năng quan sát vì các công việc mô hình có thể kế thừa các kiểm soát đám mây đã thành lập và mở rộng trên các tùy chọn máy tính được quản lý.

Chiều rộng cũng tạo ra một gánh nặng kiến trúc và quản lý dịch vụ đáng kể. Các đội cần phân bổ chi phí, cách ly môi trường, vai trò đặc quyền tối thiểu, quản lý hình ảnh và phụ thuộc, và một cách tiếp cận rõ ràng để các thành phần SageMaker chồng chéo. Khả năng di chuyển là có thể tại cấp khung, nhưng đường ống và tích hợp hoạt động có thể trở nên gắn chặt với các dịch vụ AWS.

Truy cập Amazon SageMaker AI

6. Google Vertex AI

Vertex AI thống nhất đào tạo được quản lý, đường ống, đăng ký mô hình, quản lý tính năng, triển khai, giám sát và phát triển AI tạo ra trên Google Cloud. Vườn Mô Hình và Gemini nằm bên cạnh các công việc dự đoán tùy chỉnh, cho phép các đội quản lý nhiều loại ứng dụng AI trong khi sử dụng các dịch vụ dữ liệu, mạng, nhận dạng và quản trị của Google Cloud.

Một bảng điều khiển thống nhất vẫn có thể che giấu các ranh giới sản phẩm và sự khác biệt khu vực quan trọng. Các đội nên thiết kế các đường ống có thể tái tạo bên ngoài sổ tay tương tác, kiểm soát tài khoản dịch vụ và truy cập dữ liệu, và ghi lại các artifact vẫn còn di động. Các tổ chức không đầu tư vào Google Cloud nên so sánh lợi ích tích hợp với nỗ lực di chuyển và sự phụ thuộc lâu dài vào API đám mây cụ thể.

Truy cập Google Vertex AI

7. Azure Machine Learning

Azure Machine Learning cung cấp không gian làm việc được quản lý cho sổ tay, đào tạo, học máy tự động, đường ống, đăng ký, điểm cuối và phân tích AI có trách nhiệm. Đây là một lựa chọn đặc biệt phù hợp với các doanh nghiệp sử dụng Entra ID của Microsoft, mạng Azure, dịch vụ dữ liệu và chính sách trung tâm vì các công việc phát triển và triển khai mô hình có thể phù hợp với các mẫu quản trị đám mây đã thành lập.

Nền tảng này đã phát triển qua SDK, CLI, studio và các thế hệ tài sản, vì vậy các đội nên tiêu chuẩn hóa trên các giao diện và hướng dẫn di chuyển hiện tại. Sử dụng hiệu quả đòi hỏi hơn là một không gian làm việc: tổ chức cần môi trường có thể tái tạo, mạng riêng, tự động hóa phát hành, kiểm soát chi phí và quyền sở hữu cho hiệu suất điểm cuối và trôi. Tích hợp Azure chỉ là một lợi thế khi kiến trúc xung quanh được thiết kế có chủ ý.

Truy cập Azure Machine Learning

8. Kubeflow

Kubeflow là một tập hợp mã nguồn mở các thành phần bản địa Kubernetes cho phát triển tương tác, đào tạo phân tán, tối ưu hóa siêu tham số, đường ống, siêu dữ liệu và hoạt động mô hình. Nó cung cấp cho các đội nền tảng quyền kiểm soát cơ sở hạ tầng và thiết kế triển khai, và nó có thể tích hợp với các dự án như KServe và Feast để lắp ráp một môi trường đào tạo và phục vụ hoàn chỉnh hơn.

Tính linh hoạt đó chuyển giao trách nhiệm cho tổ chức. Cài đặt, nâng cấp, bảo mật và hỗ trợ Kubeflow trên các phiên bản Kubernetes đòi hỏi các kỹ sư nền tảng có kinh nghiệm, và người dùng cần các đường dẫn vàng rõ ràng hoặc họ có thể gặp phải hình ảnh, lưu trữ, quyền và đường ống không nhất quán. Đây là lựa chọn tốt nhất cho các đội thực sự cần kiểm soát cơ sở hạ tầng, không phải những đội chỉ tìm kiếm một sổ tay được lưu trữ.

Truy cập Kubeflow

9. Dataiku

Dataiku đưa chuẩn bị dữ liệu, dòng chảy trực quan, sổ tay, học máy tự động, triển khai, giám sát và quản trị vào một môi trường doanh nghiệp. Đây là một lựa chọn được thiết kế cho các đội hỗn hợp: các nhà phân tích có thể sử dụng công thức trực quan trong khi các nhà khoa học dữ liệu làm việc trong Python, R hoặc SQL, và các tiêu chuẩn tập trung có thể quản lý dữ liệu, mô hình, ứng dụng AI tạo ra và tác nhân trên các dự án.

Chiều rộng của nền tảng có thể nhiều hơn một đội chỉ viết mã cần, và các tổ chức nên đánh giá cách nó tích hợp với các kho lưu trữ, CI/CD, kho dữ liệu, hệ thống tính năng và hệ thống phục vụ mô hình đã thành lập. Quản trị chỉ thêm giá trị khi các quy tắc phê duyệt và quyền sở hữu được thiết kế tốt; các cổng công việc quá mức có thể làm chậm thí nghiệm rủi ro thấp mà không cải thiện kiểm soát.

Truy cập Dataiku

10. WhyLabs

WhyLabs tập trung vào giám sát chất lượng dữ liệu, hành vi mô hình, trôi, hiệu suất, rủi ro trong các hệ thống AI dự đoán và tạo ra. Các hồ sơ thống kê nhẹ và các ràng buộc có thể lập trình của nó hữu ích khi các đội cần khả năng quan sát mà không cần sao chép mọi tính năng thô hoặc tương tác vào một nền tảng trung tâm, trong khi giám sát mô hình ngôn ngữ mở rộng phương pháp này sang tín hiệu an toàn và chất lượng phản hồi.

Giám sát có thể xác định hành vi không bình thường nhưng không thể xác định tác động kinh doanh mà không có kết quả tham chiếu và ngữ cảnh hoạt động. Các đội cần định nghĩa đường cơ sở, ngưỡng, quyền sở hữu và đường dẫn leo thang, sau đó kiểm tra tỷ lệ dương tính giả trước khi tạo phản hồi tự động. WhyLabs là một lớp quan sát tập trung chứ không phải một nền tảng MLOps hoàn chỉnh, đường ống, đăng ký hoặc triển khai.

Truy cập WhyLabs

Thoughts Cuối Cùng Về Nền Tảng MLOps

Weights & Biases là môi trường phát triển hợp tác mạnh nhất, MLflow cung cấp một nền tảng chu kỳ mã nguồn mở, và Arize dẫn đầu về khả năng quan sát và đánh giá. Comet là một lựa chọn quản lý thí nghiệm trưởng thành, trong khi Amazon SageMaker AI, Google Vertex AI và Azure Machine Learning cung cấp các ngăn xếp đám mây được quản lý rộng lớn.

Kubeflow cung cấp cho các đội nền tảng kiểm soát tối đa, Dataiku nhấn mạnh vào hợp tác được quản lý trên dòng chảy trực quan và mã, và WhyLabs là một lớp giám sát tập trung. Một kiến trúc vững chắc thường kết hợp một bản ghi phát triển, một đường dẫn triển khai và một hệ thống giám sát quyền威 thay vì mua mọi danh mục MLOps chồng chéo.