At bygge AI-modeller i produktion er ikke en engangsproces. Det er en iterativ proces, hvor datasættet, modellerne og hyperparametrene løbende justeres og forbedres for at forbedre modellernes nøjagtighed og hastighed.
I denne iterative proces er det vigtigt at dokumentere information om datasæt, modeller og hyperparametre til fremtidig reference. Det er her metadata kommer ind.
Indholdsfortegnelse
Hvad er metadata i ML?
Kort sagt er metadata data om data. I forbindelse med maskinlæring er metadata data, der genereres på de forskellige stadier af maskinlæringens livscyklus. Dette inkluderer data om artefakter, modeller og datasæt involveret på hvert trin.
Denne artikel vil gennemgå nogle af de bedste AI-metadatasporingsplatforme til dine ML-applikationer.
Lad os udforske!
AimStack
AimStack er en letanvendelig og open source-tracker til dine ML-metadata. Fordi det er open source, kan du selv hoste dit AIM. Den er implementeret som en letvægts Python-pakke, som du kan bruge til at logge dine ML-kørsler fra din kode.
Derudover giver det en brugergrænseflade, der gør det nemt at visualisere dine metadata. Du kan også lave programmatiske forespørgsler ved hjælp af SDK’et. Det integrerer godt med populære ML-værktøjer som PyTorch, TensorFlow og MLflow.
Neptun
Neptune giver en enkelt platform til at bruge til at administrere dine metadata. Platformen har planer, der spænder fra gratis individuelle til betalte team- og virksomhedsplaner.
Med Neptune kan du logge metadata og se dem i et interaktivt online dashboard. Du kan generere logfiler om det anvendte datasæt, hyperparametrene og dybest set alt andet under din maskinlæringsarbejdsgang. Dette giver dig mulighed for at spore og overvåge eksperimenter.
Neptune integreres med populære ML-værktøjer såsom Hugging Face, Sci-Kit Learn og Keras.
Domino Data Lab
Domino er en populær virksomheds-MLOps-platform, der bruges af teams til løbende at udvikle, implementere, overvåge og administrere Machine Learning-modeller.
Som platform består Domino af flere komponenter. Den vigtigste komponent, der bruges i metadatastyring, er systemet med registreringskomponent. Med denne funktion kontrollerer og sporer Domino løbende ændringer af kode, værktøjer og data gennem versionskontrol. Du kan også logge metrics, artefakter og andre oplysninger.
Viso
Viso er en alt-i-én, kodefri platform til opbygning af computervisionsapplikationer. Med Viso kan du automatisere manuelt arbejde og bygge skalerbare modeller. Det inkluderer funktioner, du skal bruge i udviklingslivscyklussen for dine maskinlæringsapplikationer.
Disse omfatter blandt andet værktøjer til dataindsamling, annotering af data, træning, udvikling og implementering. Ved at bruge Viso-implementeringsmanageren kan du overvåge dine modeller for at identificere problemer.
Du kan også overvåge hændelser og metrics i skyen og præsentere dem i interaktive dashboards, så teamet kan se og samarbejde.
Studio af Iterative AI
Studio er en platform til data- og modelstyring skabt af Iterative AI. Det tilbyder forskellige planer, herunder en gratis plan for enkeltpersoner.
Studio har et modelregister til at holde styr på dine maskinlæringsmodeller ved hjælp af Git-lagre. Platformen inkluderer også sporing for eksperimenter, visualisering og samarbejde.
Det hjælper dig også med at automatisere dine maskinlæringsarbejdsgange og opbygge ved hjælp af en kodefri UI. Det integreres med dine populære Git-udbydere, såsom GitLab, GitHub og BitBucket.
Seldon
Seldon forenkler betjening og administration af maskinlæringsmodeller i stor skala. Det fungerer godt med værktøjer som Tensorflow, SciKit-Learn og Hugging Face.
Seldon hjælper dig blandt andet med at forbedre effektiviteten ved at overvåge og administrere dine modeller. Det giver dig mulighed for at spore din modelafstamning, bruge versionskontrol til at holde styr på dine data og modeller og oprette logfiler for alle andre metadata.
Valohai
Valohai gør det nemt for udviklere at logge AI-metadata i forbindelse med eksperimenter, datasæt og modeller. Dette gør det muligt for virksomheder at opbygge en videnbase for deres maskinlæringsoperationer.
Det integreres med værktøjer som Snowflake, BigQuery og RedShift. Det er primært beregnet til virksomhedsbrugere. Brugsmuligheder inkluderer at bruge det som en SaaS eller på din cloud-konto eller fysiske infrastruktur.
Arize
Arize er en MLOps-platform, der giver maskinlæringsingeniører mulighed for at opdage problemer med deres modeller, spore årsagerne til problemerne, løse dem og forbedre deres modeller.
Det fungerer som et centralt knudepunkt til overvågning af modelsundhed. Med Arize kan du overvåge ting som modeldrift, ydeevne og datakvalitet. Det overvåger også dit modelskema og funktioner og sammenligner ændringer på tværs af forskellige versioner.
Arize gør det nemt at udføre A/B-sammenligninger efter test. Du kan forespørge målinger ved hjælp af et SQL-lignende sprog. Du kan også få adgang til det via GraphQL programmatiske API.
Afsluttende ord
I denne artikel gennemgik vi metadata, og hvorfor det er vigtigt i udviklingen af kunstig intelligens.
Vi dækkede også de mest almindelige og bedste værktøjer til at administrere metadata produceret i dine Machine Learning-arbejdsgange.
Tjek derefter AI-platforme for at bygge din moderne applikation.