Razvoj modela veštačke inteligencije u proizvodnom okruženju nije jednokratan zadatak. To je proces koji se ponavlja, gde se podaci, modeli i hiperparametri neprestano prilagođavaju i poboljšavaju kako bi se postigla veća preciznost i brzina modela.
U ovom iterativnom procesu, beleženje podataka o skupovima podataka, modelima i hiperparametrima je ključno za buduću upotrebu. Tu na scenu stupaju metapodaci.
Šta su metapodaci u mašinskom učenju?
Jednostavno rečeno, metapodaci su podaci o podacima. U kontekstu mašinskog učenja, metapodaci su informacije koje nastaju u različitim fazama životnog ciklusa mašinskog učenja. To obuhvata podatke o artefaktima, modelima i skupovima podataka koji su uključeni u svakoj fazi.
Ovaj tekst će analizirati neke od najefikasnijih platformi za praćenje metapodataka veštačke inteligencije za vaše ML aplikacije.
Hajde da krenemo sa istraživanjem!
AimStack
AimStack je jednostavan za upotrebu i open-source alat za praćenje vaših ML metapodataka. Budući da je otvorenog koda, možete sami hostovati svoju AIM instancu. Implementiran je kao lagani Python paket koji možete koristiti za snimanje podataka o vašim ML pokretanjima direktno iz vašeg koda.
Osim toga, nudi intuitivno korisničko sučelje koje olakšava vizualizaciju vaših metapodataka. Takođe možete kreirati programske upite koristeći SDK. Dobro se integriše sa popularnim ML alatima kao što su PyTorch, TensorFlow i MLflow.
Neptune
Neptune nudi sveobuhvatnu platformu za upravljanje vašim metapodacima. Platforma ima različite planove, od besplatnih individualnih do plaćenih timskih i poslovnih paketa.
Uz Neptune, možete beležiti metapodatke i pregledati ih na interaktivnoj online kontrolnoj tabli. Možete generisati evidenciju o korišćenom skupu podataka, hiperparametrima i praktično svemu drugom tokom vašeg procesa mašinskog učenja. Ovo vam omogućava da pratite i nadgledate eksperimente.
Neptune se integriše sa poznatim ML alatima kao što su Hugging Face, Scikit-Learn i Keras.
Domino Data Lab
Domino je popularna MLOps platforma za preduzeća koju timovi koriste za kontinuirani razvoj, implementaciju, nadzor i upravljanje modelima mašinskog učenja.
Kao platforma, Domino se sastoji od nekoliko komponenti. Glavna komponenta koja se koristi u upravljanju metapodacima je komponenta sistema zapisa. Pomoću ove funkcije, Domino neprekidno prati i evidentira izmene koda, alata i podataka kroz kontrolu verzija. Takođe možete beležiti metrike, artefakte i sve druge relevantne informacije.
Viso
Viso je sve-u-jednom platforma bez koda za razvoj aplikacija za kompjuterski vid. Sa Viso, možete automatizovati ručne zadatke i razvijati skalabilne modele. Uključuje funkcije koje su vam potrebne u životnom ciklusu razvoja vaših aplikacija za mašinsko učenje.
To uključuje alate za prikupljanje podataka, označavanje podataka, obuku, razvoj i primenu, između ostalog. Koristeći Viso upravljač implementacijom, možete pratiti svoje modele kako biste identifikovali potencijalne probleme.
Takođe možete pratiti događaje i metrike u oblaku i prikazati ih na interaktivnim kontrolnim tablama radi lakšeg pregleda i saradnje tima.
Studio by Iterative AI
Studio je platforma za upravljanje podacima i modelima koju je kreirao Iterative AI. Nudi različite planove, uključujući i besplatan plan za pojedince.
Studio poseduje registar modela za praćenje vaših modela mašinskog učenja koristeći Git repozitorijume. Platforma takođe uključuje praćenje eksperimenata, vizualizaciju i mogućnosti saradnje.
Takođe vam pomaže da automatizujete svoje radne tokove mašinskog učenja i gradite aplikacije koristeći korisnički interfejs bez koda. Integrira se sa vašim popularnim Git provajderima, kao što su GitLab, GitHub i Bitbucket.
Seldon
Seldon pojednostavljuje posluživanje i upravljanje modelima mašinskog učenja u velikom obimu. Dobro funkcioniše sa alatima kao što su TensorFlow, Scikit-Learn i Hugging Face.
Između ostalog, Seldon vam pomaže da poboljšate efikasnost praćenjem i upravljanjem vašim modelima. Omogućava vam da pratite poreklo modela, koristite kontrolu verzija kako biste pratili svoje podatke i modele i kreirate evidenciju za sve ostale metapodatke.
Valohai
Valohai olakšava programerima da beleže AI metapodatke sa eksperimentima, skupovima podataka i modelima. Ovo omogućava kompanijama da izgrade bazu znanja za svoje operacije mašinskog učenja.
Integriše se sa alatima kao što su Snowflake, BigQuery i Redshift. Uglavnom je namenjen poslovnim korisnicima. Opcije korišćenja uključuju upotrebu kao SaaS ili na vašem cloud nalogu ili fizičkoj infrastrukturi.
Arize
Arize je MLOps platforma koja omogućava inženjerima mašinskog učenja da otkriju probleme sa svojim modelima, prate uzroke problema, reše ih i poboljšaju svoje modele.
Funkcioniše kao centralno čvorište za praćenje zdravlja modela. Sa Arize-om, možete pratiti stvari kao što su pomeranje modela, performanse i kvalitet podataka. Takođe prati šemu i karakteristike vašeg modela i upoređuje promene u različitim verzijama.
Arize olakšava izvođenje A/B poređenja nakon testiranja. Možete ispitivati metrike koristeći jezik sličan SQL-u. Možete mu pristupiti i preko GraphQL programskog API-ja.
Završne reči
U ovom tekstu smo obradili metapodatke i objasnili zašto su oni od presudnog značaja u razvoju veštačke inteligencije.
Takođe smo predstavili najčešće i najefikasnije alate za upravljanje metapodacima koji nastaju u vašim tokovima mašinskog učenja.
Zatim, istražite AI platforme za kreiranje svoje moderne aplikacije.