بهترین ابزارهای استقرار مدل یادگیری ماشین در سال ۲۰۲۴

سفر یک مدل یادگیری ماشینی از مرحله آموزش تا استفاده واقعی در برنامه های کاربردی دنیای واقعی بسیار مهم است. اینجاست که ارائه و استقرار مدل وارد می شود و مدل های نظری را به ابزارهای عملی تبدیل می کند که می تواند زندگی و کار ما را بهبود بخشد. با این حال، انتقال یک مدل به تولید ساده نیست. این شامل چالش‌هایی مانند اطمینان از اینکه مدل زمانی که توسط کاربران واقعی استفاده می‌شود، قابل اعتماد کار می‌کند، می‌تواند به تعداد درخواست‌هایی که دریافت می‌کند رسیدگی کند، و با فناوری دیگری که شرکت استفاده می‌کند به خوبی مطابقت دارد.

انتخاب ابزارهای استقرار مدل مناسب کلیدی است. می‌تواند این کارها را آسان‌تر کند، به مدل‌های شما کمک کند کارآمدتر کار کنند و در زمان و هزینه صرفه‌جویی کنند. این راهنما شما را با آنچه باید در مورد این ابزارها بدانید آشنا می کند. ما بررسی خواهیم کرد که چرا سرویس و استقرار مدل بسیار مهم است، گزینه های شما چیست و چگونه بهترین ها را برای نیازهای خود انتخاب کنید.

ما ابزارهای تخصصی طراحی شده برای انواع خاصی از مدل‌ها، مانند سرویس TensorFlow Extended (TFX) و همچنین گزینه‌های انعطاف‌پذیرتری را که می‌توانند با هر مدلی کار کنند، مانند BentoML و Seldon Core، پوشش خواهیم داد.

هدف ما این است که به شما درک روشنی از ابزارهای موجود برای ارائه و استقرار مدل ارائه دهیم. این به شما کمک می‌کند تا تصمیمات آگاهانه بگیرید، چه دانشمند داده باشید که می‌خواهید مدل‌های خود را در عمل ببینید یا یک مالک کسب‌وکار که به دنبال استفاده از یادگیری ماشینی است.

در مرحله بعد، به معنای واقعی سرویس دهی و استقرار مدل و اینکه چرا برای استفاده حداکثری از یادگیری ماشین در کاربردهای عملی بسیار حیاتی هستند، خواهیم پرداخت.

📷

خدمات و استقرار مدل: مبانی

تعریف سرویس و استقرار مدل

ارائه و استقرار مدل، فرآیند قرار دادن مدل یادگیری ماشین شما در یک محیط تولید است، جایی که می‌تواند کاری را که برای آن آموزش دیده است، شروع کند. به این فکر کنید که مدل خود را از زمین تمرین به دنیای واقعی منتقل می کند، جایی که با کاربران، نرم افزارها یا سایر سیستم ها در تعامل است. این شامل دو مرحله اصلی است:

1. سرویس مدل: این در مورد در دسترس قرار دادن مدل آموزش دیده خود برای انجام پیش بینی است. این کار مستلزم راه‌اندازی سروری است که بتواند ورودی داده (مانند یک تصویر یا متن) را دریافت کند، آن را از طریق مدل اجرا کند و یک پیش‌بینی را برگرداند.
2. استقرار: این فراتر از یکپارچه سازی مدل در محیط تولید موجود است. این بدان معنی است که اطمینان حاصل شود که مدل می تواند به راحتی در یک برنامه یا سیستم بزرگتر کار کند، که اغلب نیاز به اتوماسیون، نظارت و گردش کار تعمیر و نگهداری دارد.

نقش در درک ارزش یادگیری ماشینی

هدف نهایی یادگیری ماشینی استفاده از داده ها برای پیش بینی ها یا تصمیم گیری هایی است که در دنیای واقعی ارزشمند هستند. ارائه و استقرار مدل بسیار مهم است زیرا بدون این مراحل، یک مدل فقط یک قطعه کد پیچیده در رایانه دانشمند داده باقی می ماند. تنها با استقرار یک مدل، کسب‌وکارها و افراد می‌توانند از قابلیت‌های آن برای بهبود خدمات، خودکارسازی وظایف یا بهبود فرآیندهای تصمیم‌گیری استفاده کنند.

این مرحله تضمین می‌کند که زمان و منابع سرمایه‌گذاری‌شده در توسعه مدل‌های یادگیری ماشین به کاربردهای عملی تبدیل می‌شود، خواه در توصیه محصولات به مشتریان، شناسایی تراکنش‌های تقلبی یا تقویت ربات‌های چت. در اصل، ارائه و استقرار مدل، ارزش دنیای واقعی یادگیری ماشین را با تبدیل بینش‌های مبتنی بر داده به نتایج عملی باز می‌کند.

درک این مفاهیم و اهمیت آنها اولین گام به سوی پیمایش مؤثر در پیچیدگی‌های ارائه مدل‌های یادگیری ماشینی به تولید است، و زمینه را برای بررسی عمیق ابزارها و تکنیک‌هایی فراهم می‌کند که آن را ممکن می‌سازد.

انتخاب مدل مناسب DeploymentTools

انتخاب ابزارهای مناسب برای سرویس دهی و استقرار مدل، تصمیمی حیاتی است که می تواند تأثیر قابل توجهی بر اثربخشی و کارایی عملیات یادگیری ماشین شما داشته باشد. چشم انداز ابزارهای موجود بسیار گسترده است و هر گزینه مجموعه ای از ویژگی ها و قابلیت های منحصر به فرد را ارائه می دهد. برای پیمایش در این چشم انداز، در نظر گرفتن مجموعه ای از معیارهای ارزیابی اصلی ضروری است: عملکرد، مقیاس پذیری و سازگاری چارچوب.

معیارهای ارزیابی

1. عملکرد: سرعت و کارایی یک ابزار که با آن می تواند درخواست های دریافتی را پردازش کند و پیش بینی ها را ارائه دهد بسیار مهم است. ابزارهای سرویس دهی با کارایی بالا می توانند مدل های پیچیده و حجم زیادی از داده ها را بدون تأخیر قابل توجه مدیریت کنند و تجربه کاربری یکپارچه را تضمین کنند. توانایی ابزار برای بهینه سازی زمان استنتاج مدل و استفاده از منابع را در نظر بگیرید.
2. مقیاس پذیری: ابزار انتخابی شما باید بتواند با برنامه شما رشد کند. مقیاس پذیری شامل توانایی مدیریت بارهای فزاینده، خواه کاربران همزمان تر، داده های بیشتر یا پرس و جوهای پیچیده تر، بدون کاهش عملکرد باشد. ابزارها باید قابلیت‌های مقیاس افقی (افزودن ماشین‌های بیشتر) و مقیاس عمودی (افزودن قدرت بیشتر به ماشین‌های موجود) را برای برآوردن نیازهای شما در حین تکامل ارائه دهند.
3. سازگاری چارچوب: با تنوع چارچوب‌های یادگیری ماشینی موجود، مانند TensorFlow، PyTorch، و Scikit-learn، مهم است که ابزاری را انتخاب کنید که با چارچوب(هایی) که برای توسعه مدل‌های خود استفاده کرده‌اید، سازگار باشد. برخی از ابزارها چارچوب-آگنوستیک هستند و انعطاف پذیری را برای ارائه مدل ها از هر کتابخانه ای ارائه می دهند، در حالی که برخی دیگر برای چارچوب های خاص بهینه شده اند و به طور بالقوه خدمات کارآمدتری را برای آن مدل ها ارائه می دهند.

بررسی اجمالی ابزارهای پیشرو

همانطور که این معیارها را در نظر می گیرید، در اینجا مروری مختصر از نحوه همسویی برخی ابزارهای پیشرو آورده شده است:

• سرویس TensorFlow Extended (TFX): به طور خاص برای مدل های TensorFlow طراحی شده است که عملکرد و سازگاری بالایی با اکوسیستم TensorFlow ارائه می دهد.
• BentoML: یک ابزار فریمورک-آگنوستیک که راه آسانی برای بسته بندی و استقرار مدل ها از کتابخانه های مختلف ML ارائه می دهد و از مقیاس پذیری از طریق Docker و Kubernetes پشتیبانی می کند.
• Cortex: بر مقیاس پذیری و عملکرد تمرکز می کند و از فناوری کانتینر برای مدیریت بارهای سرور به صورت پویا استفاده می کند.
• KServe (سابق KFServing): بومی Kubernetes است و از چندین فریم ورک پشتیبانی می کند و آن را به یک انتخاب همه کاره برای استقرار مقیاس پذیر تبدیل می کند.
• Ray Serve: ساخته شده برای برنامه های کاربردی توزیع شده، هم مقیاس پذیری و هم آگنوستیک چارچوب را ارائه می دهد و به خوبی با اکوسیستم Ray برای محاسبات موازی ادغام می شود.
• Seldon Core: استراتژی‌های استقرار پیشرفته را در Kubernetes با پشتیبانی از چارچوب گسترده و تمرکز بر مقیاس‌پذیری و نظارت ارائه می‌کند.
• TorchServe: بهینه شده برای ارائه مدل های PyTorch، با تمرکز بر عملکرد و سهولت استفاده.
• NVIDIA Triton Inference Server: طراحی شده برای استنتاج با سرعت پردازش گرافیکی با کارایی بالا، از چارچوب های متعدد پشتیبانی می کند.

انتخاب ابزار مناسب شامل سنجیدن این معیارها با نیازها و محدودیت‌های خاص شماست. هدف این است که راه حلی بیابید که نه تنها نیازهای فعلی شما را برآورده کند، بلکه انعطاف پذیری برای انطباق با رشد و تکامل پروژه های شما را نیز ارائه دهد.

بهترین ابزار استقرار مدل یادگیری ماشین

سرویس TensorFlow Extended (TFX): مناسب برای مدل های TensorFlow

سرویس TFX به طور خاص برای مدل های TensorFlow ساخته شده است و گزینه های سرویس دهی قوی و انعطاف پذیر را ارائه می دهد. این به دلیل توانایی خود در ارائه چندین نسخه از مدل ها به طور همزمان و ادغام یکپارچه آن با TensorFlow متمایز است و آن را تبدیل به یک گزینه برای کسانی می کند که عمیقاً در اکوسیستم تنسورفلو سرمایه گذاری می کنند.

طرفداران:

• ادغام یکپارچه با مدل های TensorFlow.
• می تواند مدل ها یا نسخه های مختلف را به طور همزمان ارائه دهد.
• هر دو نقطه پایانی gRPC و HTTP را برای استنتاج نشان می دهد.
• می تواند نسخه های مدل جدید را بدون تغییر کد مشتری مستقر کند.
• از نسخه های جدید قناری و مدل های آزمایشی تست A/B پشتیبانی می کند.
• می‌تواند درخواست‌های استنتاج دسته‌ای را برای استفاده کارآمد از GPU انجام دهد.

معایب:

• توصیه می شود از Docker یا Kubernetes برای اجرای تولید استفاده کنید، که ممکن است با پلتفرم ها یا زیرساخت های موجود سازگار نباشد.
• از ویژگی هایی مانند امنیت، احراز هویت و غیره پشتیبانی نمی کند.

BentoML: Framework-Agnostic Service Solution

BentoML یک ابزار همه کاره است که برای پر کردن شکاف بین توسعه مدل و استقرار طراحی شده است و یک پلتفرم ساده برای استفاده و چارچوب-آگنوستیک ارائه می دهد. این به دلیل توانایی خود در بسته بندی و استقرار مدل ها از هر چارچوب یادگیری ماشینی متمایز است و آن را برای محیط های توسعه متنوع بسیار انعطاف پذیر می کند.

طرفداران:

• Framework-Agnostic، از چارچوب های مختلف ML پشتیبانی می کند.
• بسته بندی و استقرار مدل ها را در محیط های مختلف ساده می کند.
• از چندین هدف استقرار، از جمله Kubernetes، AWS Lambda و غیره پشتیبانی می کند.
• استفاده آسان برای ایجاد خطوط لوله استنتاج پیچیده.

معایب:

• ممکن است برخی از ویژگی های مربوط به مدیریت آزمایش یا ارکستراسیون مدل پیشرفته را نداشته باشد.
• مقیاس بندی افقی باید با ابزارهای اضافی مدیریت شود.

Cortex: مقیاس پذیر، سرویس مبتنی بر کانتینر

Cortex در ارائه راه‌حل‌های سرویس‌دهی مقیاس‌پذیر و مبتنی بر کانتینر که به‌صورت پویا با تقاضای نوسان سازگار می‌شوند، برتری دارد. این به ویژه برای برنامه هایی مناسب است که نیاز به مقیاس پذیری دارند بدون اینکه سهولت استقرار را به خطر بیندازند.

طرفداران:

• فناوری کانتینر با مقیاس پذیری بالا برای مدیریت بار پویا.
• از مقیاس خودکار و سرویس دهی چند مدل پشتیبانی می کند.
• به خوبی با ارائه دهندگان اصلی ابر برای استقرار یکپارچه ادغام می شود.

معایب:

• منحنی یادگیری برای راه اندازی و بهینه سازی استقرارها.
• ممکن است در مقایسه با برخی از راه حل های خاص پلتفرم، به مدیریت عملی بیشتری نیاز داشته باشد.

KServe: Kubernetes-Native، پشتیبانی چند فریم ورک

به عنوان بخشی از پروژه Kubeflow، KServe بر ارائه یک سیستم سرویس دهی بومی Kubernetes با پشتیبانی از چندین فریم ورک تمرکز دارد. برای تسهیل استنتاج بدون سرور، کاهش هزینه و پیچیدگی استقرار و مدیریت مدل ها طراحی شده است.

طرفداران:

• بومی Kubernetes، از اکوسیستم برای استقرار مقیاس پذیر و انعطاف پذیر استفاده می کند.
• از استنتاج بدون سرور پشتیبانی می کند و هزینه های عملیاتی را کاهش می دهد.
• Framework-Agnostic، با رابط های سطح بالا برای چارچوب های محبوب ML.

معایب:

• نیاز به آشنایی با Kubernetes و فناوری‌های بومی ابری مرتبط دارد.
• ممکن است در ارائه مدل های سفارشی یا با چارچوب های خاص چالش هایی ایجاد کند.

Ray Serve: برای برنامه های کاربردی توزیع شده

Ray Serve برای انعطاف پذیری و مقیاس پذیری در برنامه های کاربردی توزیع شده طراحی شده است، و آن را به یک انتخاب قوی برای توسعه دهندگانی تبدیل می کند که به دنبال ارائه هر نوع مدل یا منطق تجاری هستند. در بالای چارچوب Ray ساخته شده است، از مقیاس بندی پویا پشتیبانی می کند و می تواند طیف گسترده ای از سناریوهای سرویس دهی، از مدل های ساده گرفته تا خطوط لوله مدل های پیچیده و ترکیبی را مدیریت کند.

طرفداران:

• انعطاف پذیر و قابل تنظیم برای خدمت به هر نوع مدل یا منطق تجاری.
• از خطوط لوله و ترکیب مدل برای نیازهای خدمات پیشرفته پشتیبانی می کند.
• در بالای Ray برای محاسبات توزیع شده ساخته شده است و تخصیص منابع پویا را ارائه می دهد.
• با FastAPI ادغام می شود و ساخت API های وب را آسان می کند.

معایب:

• ممکن است برخی از ادغام‌ها و ویژگی‌های سایر ابزارهای ارائه‌دهنده مانند پشتیبانی بومی برای نسخه‌سازی مدل و نظارت پیشرفته را نداشته باشد.
• نصب و مدیریت یک کلاستر Ray پیچیدگی و سربار اضافی را به همراه دارد.

Seldon Core: استراتژی های توسعه پیشرفته در Kubernetes

Seldon Core Kubernetes را به یک پلت فرم مقیاس پذیر برای استقرار مدل های یادگیری ماشین تبدیل می کند. از طیف گسترده‌ای از چارچوب‌ها و زبان‌های ML پشتیبانی می‌کند و آن را برای انواع مختلف استقرار همه‌کاره می‌کند. با ویژگی‌های پیشرفته‌ای مانند تست A/B، عرضه قناری و قابلیت توضیح مدل، Seldon Core برای تیم‌هایی که به دنبال استراتژی‌های استقرار قوی هستند مناسب است.

طرفداران:

• مقیاس پذیر و قابل اعتماد، قادر به ارائه مدل ها در مقیاس عظیم.
• از چندین فریمورک، زبان و سرورهای مدل پشتیبانی می کند.
• خطوط لوله استنتاج پیچیده را با ویژگی های پیشرفته مانند توضیح پذیری و تشخیص موارد دور از دسترس فعال می کند.

معایب:

• به تخصص Kubernetes نیاز دارد، که ممکن است به منحنی یادگیری و پیچیدگی عملیاتی بیافزاید.
• به دلیل رویکرد مبتنی بر نمودار، ممکن است برای سناریوهای سرویس دهی مدل بسیار سفارشی یا پیچیده مناسب نباشد.

TorchServe: ارائه کارآمد مدل های PyTorch

TorchServe برای ارائه کارآمد مدل های PyTorch طراحی شده است. این توسط AWS و PyTorch توسعه یافته است و راه اندازی آسان برای سرویس مدل با ویژگی هایی مانند سرویس دهی چند مدل، نسخه سازی مدل و ورود به سیستم ارائه می دهد. TorchServe استقرار مدل های PyTorch را در محیط های تولیدی ساده می کند و آن را به گزینه ای جذاب برای توسعه دهندگان PyTorch تبدیل می کند.

طرفداران:

• به طور خاص برای ارائه مدل های PyTorch طراحی شده است و عملکرد کارآمد را تضمین می کند.
• از تست A/B، سرویس مدل رمزگذاری شده و سریال‌سازی عکس فوری پشتیبانی می‌کند.
• ویژگی های پیشرفته ای مانند بنچمارک، پروفایل و استقرار Kubernetes را ارائه می دهد.
• کنترل‌کننده‌های پیش‌فرض را برای کارهای رایج فراهم می‌کند و به کنترل‌کننده‌های سفارشی اجازه می‌دهد.

معایب:

• در مقایسه با سایر ابزارهای سرویس دهی کمتر بالغ، با توسعه مداوم برای افزودن ویژگی ها و ثبات.
• به ابزارهای شخص ثالث برای تولید با امکانات کامل و استقرار تلفن همراه نیاز دارد.

NVIDIA Triton Inference Server: GPU- Accelerated Inference

NVIDIA Triton Inference Server برای استنتاج با شتاب GPU بهینه شده است و از مجموعه گسترده ای از چارچوب های یادگیری ماشین پشتیبانی می کند. تطبیق پذیری و عملکرد آن، آن را برای سناریوهایی که به قدرت محاسباتی فشرده نیاز دارند، مانند برنامه های کاربردی هوش مصنوعی در زمان واقعی و وظایف استنتاج یادگیری عمیق، ایده آل می کند.

طرفداران:

• بهینه شده برای استنتاج با عملکرد بالا با شتاب GPU.
• از چندین فریم ورک پشتیبانی می کند که امکان استقرار گزینه های انعطاف پذیر را فراهم می کند.
• ویژگی هایی مانند دسته بندی پویا را برای استفاده کارآمد از منابع ارائه می دهد.
• مدیریت مدل های پیشرفته، از جمله نسخه سازی و سرویس دهی چند مدل را ارائه می دهد.

معایب:

• در درجه اول برای پروژه‌هایی مفید است که می‌توانند از شتاب GPU استفاده کنند و به طور بالقوه برای کارهای ساده‌تر بیش از حد نیاز دارند.
• ممکن است برای استفاده بهینه نیاز به درک عمیق تری از اکوسیستم و ابزار NVIDIA داشته باشد.

هر یک از این ابزارها مزایای منحصر به فردی را ارائه می دهند و ممکن است مجموعه ای از چالش ها یا محدودیت های خاص خود را داشته باشند. انتخاب بین آنها باید بر اساس نیازهای خاص سناریوی استقرار شما، از جمله ملاحظات پیرامون چارچوب مورد استفاده برای توسعه مدل، الزامات مقیاس پذیری، و سطح پیچیدگی زیرساختی که تیم شما می تواند پشتیبانی کند، هدایت شود.

پلتفرم‌های MLOps End-to-End

AWS SageMaker: ادغام جامع AWS

AWS SageMaker یک سرویس کاملاً مدیریت شده است که قابلیت‌های یادگیری ماشینی سرتاسری را ارائه می‌دهد. این به دانشمندان و توسعه دهندگان داده اجازه می دهد تا مدل های یادگیری ماشینی را به سرعت و کارآمد بسازند، آموزش دهند و به کار گیرند. SageMaker کل چرخه زندگی یادگیری ماشین را، از آماده سازی داده تا استقرار مدل، ساده می کند.

ویژگی های کلیدی:

• مجموعه ای جامع از ابزارها برای هر مرحله از چرخه زندگی یادگیری ماشینی.
• ادغام یکپارچه با سایر سرویس های AWS، افزایش قابلیت های آن برای ذخیره سازی، پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها.
• محیط های مدیریت شده برای نوت بوک های Jupyter آزمایش و آموزش مدل ها را آسان می کند.
• قابلیت های AutoML برای خودکارسازی انتخاب و تنظیم مدل.
• گزینه های استقرار انعطاف پذیر، از جمله استنتاج بلادرنگ و کارهای تبدیل دسته ای.

ملاحظات:

• در حالی که SageMaker درجه بالایی از راحتی را فراهم می کند، کاربران را در اکوسیستم AWS قفل می کند، که ممکن است برای سازمان هایی که به دنبال اجتناب از قفل شدن فروشنده هستند، مورد توجه قرار گیرد.
• ویژگی‌های گسترده این پلتفرم با منحنی یادگیری همراه است، مخصوصاً برای کاربرانی که تازه با AWS کار می‌کنند.

Azure ML: یکپارچه سازی اکوسیستم بدون درز Azure

Azure Machine Learning یک پلتفرم مبتنی بر ابر برای ساخت، آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین است. این ابزارها را برای تسریع چرخه زندگی یادگیری ماشینی سرتاسر ارائه می‌کند و به کاربران امکان می‌دهد مدل‌های خود را سریع‌تر، با کارایی و مقیاس به تولید برسانند.

ویژگی های کلیدی:

• از طیف گسترده ای از چارچوب ها و زبان های یادگیری ماشین پشتیبانی می کند.
• ابزارهایی را برای هر مرحله از چرخه زندگی یادگیری ماشین، از جمله آماده سازی داده ها، آموزش مدل، و استقرار فراهم می کند.
• یادگیری ماشین خودکار (AutoML) و طراح برای ساخت مدل‌ها با حداقل کدگذاری.
• قابلیت‌های MLOps برای ساده‌سازی مدیریت و استقرار مدل.
• ادغام با خدمات Azure و Microsoft Power Platform برای توسعه راه حل های سرتاسر.

ملاحظات:

• ادغام عمیق Azure ML با اکوسیستم Azure برای کاربرانی که قبلاً روی محصولات مایکروسافت سرمایه گذاری کرده اند بسیار سودمند است، اما ممکن است منحنی یادگیری تندتری را برای دیگران ارائه دهد.
• برخی از کاربران ممکن است ویژگی‌های گسترده پلتفرم را پیچیده‌تر از آنچه برای پروژه‌های ساده‌تر لازم است بیابند.

Google Vertex AI: پلتفرم هوش مصنوعی Google Cloud

Google Vertex AI سرویس‌های Google Cloud را تحت یک پلتفرم هوش مصنوعی (AI) یکپارچه گرد هم می‌آورد که فرآیند ساخت، آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین را در مقیاس ساده می‌کند.

ویژگی های کلیدی:

• API یکپارچه در کل پلتفرم هوش مصنوعی، ادغام قابلیت های هوش مصنوعی در برنامه ها را ساده می کند.
• ویژگی های AutoML برای آموزش مدل های با کیفیت بالا با حداقل تلاش.
• یکپارچگی عمیق با سرویس‌های Google Cloud، از جمله BigQuery، برای پردازش و تجزیه و تحلیل یکپارچه داده‌ها.
• ابزارهایی برای شیوه های قوی MLOps که به مدیریت کارآمد چرخه عمر ML کمک می کند.

ملاحظات:

• Vertex AI عمیقاً با Google Cloud ادغام شده است و آن را برای کسانی که قبلاً از خدمات Google Cloud استفاده می‌کنند انتخابی عالی می‌سازد، اما به طور بالقوه برای کسانی که مراقب قفل شدن فروشنده هستند محدود است.
• قابلیت‌های قدرتمند و گزینه‌های گسترده این پلتفرم می‌تواند به منحنی یادگیری قابل توجهی برای استفاده کامل نیاز داشته باشد.

TrueFoundry: MLO های دوستدار توسعه دهندگان

TrueFoundry یک پلتفرم MLOps پسند توسعه‌دهنده است که برای ساده‌سازی چرخه زندگی یادگیری ماشین طراحی شده است و ساخت، استقرار و نظارت بر مدل‌های خود را برای تیم‌ها بدون سربار عملیات عمیق آسان‌تر می‌کند.

ویژگی های کلیدی:

• مجموعه ای از ابزارها را برای خودکارسازی استقرار و نظارت بر مدل های یادگیری ماشین ارائه می دهد.
• از یکپارچه سازی و تحویل مداوم (CI/CD) برای یادگیری ماشین پشتیبانی می کند و فرآیند رسیدن مدل ها از توسعه به تولید را ساده می کند.
• نقطه ورود قابل دسترس تری را برای تیم های بدون زیرساخت MLOs گسترده ارائه می دهد.

ملاحظات:

• TrueFoundry به عنوان یک بازیکن جدیدتر، به سرعت در حال تکامل است، که به معنای به روز رسانی های مکرر و تغییرات احتمالی در عملکرد است.
• هدف آن ساده‌سازی MLO‌ها است که ممکن است به معنای مبادله از نظر سفارشی‌سازی‌ها و کنترل‌های پیشرفته در پلتفرم‌های معتبرتر باشد.

این پلتفرم‌های MLOs سرتاسری طیف وسیعی از ابزارها و خدمات را برای ساده‌سازی چرخه زندگی یادگیری ماشین ارائه می‌کنند. انتخاب پلتفرم مناسب به عوامل مختلفی بستگی دارد، از جمله نیازهای خاص پروژه های شما، ارائه دهنده ابر مورد نظر شما و تخصص تیم شما. هر پلتفرم نقاط قوت منحصربه‌فردی را ارائه می‌کند، از مجموعه ابزارهای جامع AWS SageMaker و ادغام Azure ML با اکوسیستم مایکروسافت تا خدمات متمرکز بر هوش مصنوعی Google Vertex AI و رویکرد توسعه‌دهنده TrueFoundry.

فراتر از استقرار: ابزارهای پشتیبانی در چرخه حیات MLOps

ردیابی آزمایش و مدیریت مدل

ابزارهایی مانند MLFlow، Comet ML، Weights & Biases، Evidently، Fiddler و Censius AI برای ردیابی پیشرفت آزمایش‌های یادگیری ماشین و مدیریت چرخه عمر مدل‌ها ضروری هستند.

• MLFlow : چرخه زندگی یادگیری ماشینی سرتاسر را با قابلیت ردیابی آزمایش‌ها، کد بسته‌بندی و اشتراک‌گذاری نتایج مدیریت می‌کند. بیشتر بدانید
• Comet ML : بستری برای ردیابی آزمایشات ML، مقایسه مدل ها و بهینه سازی مدل های یادگیری ماشین در زمان واقعی ارائه می دهد. بیشتر بدانید
• وزن‌ها و سوگیری‌ها : ابزارهایی برای ردیابی آزمایش، بهینه‌سازی مدل و نسخه‌سازی مجموعه داده‌ها برای ساخت سریع‌تر مدل‌های بهتر ارائه می‌دهد. بیشتر بدانید
• بدیهی است : در نظارت بر عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین و تشخیص انحراف داده‌ها در تولید تخصص دارد.
• Fiddler : بستری برای توضیح، تجزیه و تحلیل و بهبود مدل های یادگیری ماشین، با تمرکز بر شفافیت و مسئولیت پذیری.
• Censius AI : به تیم ها کمک می کند تا سیستم های هوش مصنوعی را نظارت، توضیح و بهبود بخشند و راه حل هایی برای مشاهده پذیری هوش مصنوعی ارائه می دهند.

ارکستراسیون گردش کار

ابزارهایی مانند Prefect، Metaflow و Kubeflow برای خودکارسازی و مدیریت گردش‌های پیچیده داده طراحی شده‌اند و مقیاس‌پذیری و کارایی عملیات یادگیری ماشین را افزایش می‌دهند.

• Prefect : با هدف ساده سازی اتوماسیون گردش کار، ارائه یک رابط سطح بالا برای تعریف و اجرای گردش کار داده ها. بیشتر بدانید
• Metaflow : توسط نتفلیکس توسعه داده شده است و چارچوبی انسان محور برای ساخت و مدیریت پروژه های علم داده واقعی ارائه می دهد. بیشتر بدانید
• Kubeflow : استقرار گردش‌های کار یادگیری ماشین را در Kubernetes آسان‌تر می‌کند و سیستم‌های ML مقیاس‌پذیر و قابل حمل را تسهیل می‌کند. بیشتر بدانید

داده ها و نسخه سازی مدل

ابزارهای کنترل نسخه مانند DVC، Pachyderm و DagsHub به مدیریت مجموعه داده‌ها و نسخه‌های مدل کمک می‌کنند و اطمینان می‌دهند که پروژه‌ها تکرارپذیر و مقیاس‌پذیر هستند.

• DVC (کنترل نسخه داده) : ابزاری منبع باز که برای کنترل نسخه پروژه های علم داده طراحی شده است و باعث مشارکت بیشتر و مدیریت شدن آنها می شود. بیشتر بدانید
• Pachyderm : نسخه‌سازی داده‌ها و اصل و نسب را برای پروژه‌های یادگیری ماشین فراهم می‌کند و گردش‌های کاری قابل تکرار را امکان‌پذیر می‌کند. بیشتر بدانید
• DagsHub : بستری برای دانشمندان داده و مهندسین یادگیری ماشین برای کنترل نسخه ها، مدل ها، آزمایش ها و کدها.

مهندسی داده و چارچوب های خط لوله

کدرو:

Kedro یک چارچوب پایتون است که برای کمک به مهندسان داده و دانشمندان داده طراحی شده است تا خطوط لوله داده خود را کارآمدتر، قابل خواندن و نگهداری کنند. استفاده از بهترین روش‌های مهندسی نرم‌افزار برای داده‌ها را ترویج می‌کند و برای مقیاس‌بندی با پیچیدگی پروژه‌های داده در دنیای واقعی ساخته شده است.

• کاربرد اصلی : Kedro کد علم داده را به روشی یکنواخت ساختار می دهد و تبدیل داده های خام را به بینش های ارزشمند آسان تر می کند. این به خوبی با ابزارهای علم داده مدرن ادغام می شود و از توسعه ماژولار و مشارکتی پشتیبانی می کند.

ابزارهای اضافی

• پیش‌بینی‌های پلتفرم هوش مصنوعی Google : سرویس مدیریت‌شده‌ای را ارائه می‌دهد که به توسعه‌دهندگان و دانشمندان داده امکان می‌دهد تا به راحتی مدل‌های ML را برای تولید مستقر کنند. از انواع چارچوب‌های یادگیری ماشینی پشتیبانی می‌کند و امکان استقرار مدل‌های ساخته‌شده در هر کجای ابر را برای ارائه پیش‌بینی‌ها فراهم می‌کند.کاربرد اصلی : فرآیند استقرار را ساده می‌کند و یک محیط مقیاس‌پذیر و امن برای مدل‌های یادگیری ماشین شما با پشتیبانی از پیش‌بینی‌های آنلاین و دسته‌ای ارائه می‌کند.
  

منبع باز در مقابل ابزارهای تجاری

در حوزه ارائه و استقرار مدل، تصمیم بین استفاده از ابزارهای منبع باز و تجاری بسیار مهم است که هر کدام مزایا و ملاحظات مجزایی را ارائه می‌کنند. در اینجا نحوه طبقه بندی ابزارهای مورد بحث قبلی به دسته های منبع باز و تجاری، همراه با مزایا و معایب بالقوه آنها آمده است.

ابزارهای منبع باز

ابزارهای منبع باز برای عموم قابل دسترسی هستند و می توانند توسط هر کسی تغییر یا توزیع شوند. آنها به ویژه به دلیل انعطاف پذیری، حمایت جامعه و مقرون به صرفه بودن مورد توجه هستند.

• سرویس TensorFlow Extended (TFX) : یک پلتفرم منبع باز که برای ارائه کارآمد مدل های TensorFlow طراحی شده است.
• BentoML : یک کتابخانه منبع باز، چارچوب-آگنوستیک برای بسته بندی و استقرار مدل های یادگیری ماشین.
• Cortex : اگرچه پشتیبانی تجاری ارائه می دهد، ویژگی های اصلی Cortex در نسخه منبع باز موجود است.
• KServe (سرویس Kubeflow) : یک سیستم منبع باز و بومی Kubernetes برای ارائه مدل های ML در سراسر چارچوب ها.
• Ray Serve : در بالای Ray برای برنامه های کاربردی توزیع شده ساخته شده است، Ray Serve منبع باز و چارچوب-آگنوستیک است.
• Seldon Core : مجموعه‌ای قوی از ویژگی‌ها را برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در Kubernetes ارائه می‌دهد که به‌عنوان منبع باز موجود است.
• TorchServe : توسط AWS و PyTorch توسعه یافته است، TorchServe منبع باز است و برای ارائه مدل های PyTorch طراحی شده است.
• MLflow : یک پلت فرم منبع باز برای مدیریت چرخه زندگی یادگیری ماشینی انتها به انتها.
• Kedro : چارچوبی برای ساخت خطوط لوله داده، منبع باز و طراحی شده برای مهندسین داده و دانشمندان ارائه می دهد.
• DVC (کنترل نسخه داده) : یک سیستم کنترل نسخه منبع باز که برای پروژه های یادگیری ماشینی طراحی شده است.

طرفداران:

• هزینه : اکثر ابزارهای منبع باز رایگان هستند و هزینه های سربار را به میزان قابل توجهی کاهش می دهند.
• قابلیت سفارشی سازی : آنها انعطاف پذیری را برای تطبیق ابزار با نیازهای پروژه خاص ارائه می دهند.
• پشتیبانی انجمن : ابزارهای منبع باز اغلب دارای انجمن های فعال برای عیب یابی و بهبود هستند.

منفی

• تعمیر و نگهداری و پشتیبانی : ممکن است به تلاش بیشتری برای راه اندازی و نگهداری نیاز داشته باشد، با پشتیبانی عمدتاً مبتنی بر جامعه.
• پیچیدگی : برخی از ابزارها ممکن است به دلیل قابلیت‌های گسترده و گزینه‌های سفارشی‌سازی، منحنی یادگیری تندتری داشته باشند.

ابزارهای تجاری

ابزارهای تجاری محصولات اختصاصی هستند که توسط شرکت ها توسعه یافته و نگهداری می شوند. آنها اغلب با هزینه های مجوز ارائه می شوند، اما پشتیبانی اختصاصی و ویژگی های پیشرفته را ارائه می دهند.

• NVIDIA Triton Inference Server : در حالی که یک نسخه منبع باز ارائه می دهد، ویژگی ها و بهینه سازی های پیشرفته NVIDIA Triton بخشی از پیشنهادات تجاری آن است.
• پیش‌بینی‌های پلتفرم هوش مصنوعی Google : یک سرویس مدیریت شده از Google Cloud، که راه‌حلی تجاری برای استقرار مدل‌های ML ارائه می‌کند.

طرفداران

• سهولت استفاده : ابزارهای تجاری اغلب تنظیمات و تجربه کاربری ساده تری را ارائه می دهند.
• پشتیبانی : آنها با پشتیبانی مشتری و اسناد اختصاصی ارائه می شوند.
• ویژگی‌های یکپارچه : اغلب شامل ویژگی‌های اضافی می‌شود که در جایگزین‌های منبع باز موجود نیستند، مانند امنیت افزایش یافته، مقیاس‌پذیری، و بهینه‌سازی عملکرد.

منفی

• هزینه : ابزارهای تجاری می توانند گران باشند، به ویژه در مقیاس.
• انعطاف‌پذیری : ممکن است انعطاف‌پذیری کمتری برای سفارشی‌سازی در مقایسه با ابزارهای منبع باز ارائه دهد.
• وابستگی : تکیه بر یک ابزار تجاری می تواند قفل فروشنده را معرفی کند، که به طور بالقوه انتقال یا ادغام آینده را پیچیده می کند.

عوامل تصمیم گیری

انتخاب بین ابزارهای منبع باز و تجاری برای ارائه و استقرار مدل باید چندین عامل را در نظر بگیرد:

• محدودیت های بودجه : ابزارهای منبع باز می توانند هزینه ها را کاهش دهند اما ممکن است نیاز به سرمایه گذاری بیشتری در راه اندازی و نگهداری داشته باشند.
• نیازهای پشتیبانی : سطح حمایتی که تیم شما نیاز دارد را ارزیابی کنید. اگر تخصص داخلی محدود باشد، یک ابزار تجاری با پشتیبانی اختصاصی ممکن است سودمندتر باشد.
• سفارشی سازی و مقیاس پذیری : درجه سفارشی سازی مورد نیاز برای پروژه خود و نیازهای بالقوه مقیاس پذیری را در نظر بگیرید.
• یکپارچه سازی : ارزیابی کنید که این ابزار چقدر با پشته و گردش کار موجود شما یکپارچه می شود.

در نهایت، انتخاب بین ابزارهای منبع باز و تجاری به نیازهای خاص، منابع و اهداف بلندمدت پروژه شما بستگی دارد و بین هزینه، پشتیبانی، انعطاف پذیری و سهولت استفاده متعادل می شود.

ادغام ابزارهای استقرار مدل در گردش کار MLOps شما

ادغام ابزارهای مناسب در گردش کار MLOps نیاز به یک رویکرد استراتژیک برای اطمینان از عملکرد و کارایی یکپارچه دارد. در اینجا نحوه انجام موثر آن آمده است:

1. نیازهای خود را ارزیابی کنید : الزامات پروژه خود را به وضوح تعریف کنید، از جمله مقیاس پذیری، عملکرد و سازگاری با چارچوب.
2. زیرساخت خود را در نظر بگیرید : انتخاب ابزار را با زیرساخت های موجود خود هماهنگ کنید تا چالش های یکپارچه سازی را به حداقل برسانید.
3. تست و تکرار : با یک پروژه آزمایشی شروع کنید تا ادغام ابزار را در جریان کاری خود آزمایش کنید. از بینش های به دست آمده برای تکرار و بهبود استفاده کنید.

نتیجه

انتخاب و ادغام ابزارهای استقرار مدل مناسب، گام های مهمی در استفاده از پتانسیل کامل یادگیری ماشین است. با ارزیابی دقیق نیازهای خود و در نظر گرفتن مزایا و معایب گزینه های منبع باز در مقابل گزینه های تجاری، می توانید یک گردش کار MLOps ایجاد کنید که کارآمد، مقیاس پذیر و همسو با اهداف پروژه شما باشد. کاوش و آزمایش را در تیم خود تشویق کنید تا در زمینه یادگیری ماشینی که به سرعت در حال توسعه است، سازگار و نوآور بمانید.