Att bygga AI-modeller i produktion är inte en engångsprocess. Det är en iterativ process där datamängden, modellerna och hyperparametrarna kontinuerligt justeras och förbättras för att förbättra modellernas noggrannhet och hastighet.
I denna iterativa process är det viktigt att dokumentera information om datamängder, modeller och hyperparametrar för framtida referens. Det är där metadata kommer in.
Innehållsförteckning
Vad är metadata i ML?
Enkelt uttryckt är metadata data om data. Inom ramen för maskininlärning är metadata data som genereras i de olika stadierna av maskininlärningslivscykeln. Detta inkluderar data om artefakter, modeller och datauppsättningar som är involverade i varje steg.
Den här artikeln kommer att granska några av de bästa AI-metadataspårningsplattformarna för dina ML-applikationer.
Låt oss utforska!
AimStack
AimStack är en lättanvänd och öppen källkodsspårare för din ML-metadata. Eftersom det är öppen källkod kan du själv hosta ditt AIM. Det är implementerat som ett lättviktigt Python-paket som du kan använda för att logga dina ML-körningar från din kod.
Dessutom ger den ett användargränssnitt som gör det enkelt att visualisera din metadata. Du kan också göra programmatiska frågor med SDK:n. Den integrerar väl med populära ML-verktyg som PyTorch, TensorFlow och MLflow.
Neptunus
Neptune tillhandahåller en enda plattform att använda för att hantera dina metadata. Plattformen har planer som sträcker sig från gratis individuella till betalda lag- och företagsplaner.
Med Neptune kan du logga metadata och visa den i en interaktiv online-instrumentpanel. Du kan generera loggar om datauppsättningen som används, hyperparametrarna och i princip allt annat under ditt maskininlärningsarbetsflöde. Detta låter dig spåra och övervaka experiment.
Neptune integreras med populära ML-verktyg som Hugging Face, Sci-Kit Learn och Keras.
Domino Data Lab
Domino är en populär MLOps-plattform för företag som används av team för att kontinuerligt utveckla, distribuera, övervaka och hantera maskininlärningsmodeller.
Som plattform består Domino av flera komponenter. Den huvudsakliga komponenten som används i metadatahantering är systemet för postkomponent. Med den här funktionen kontrollerar och spårar Domino kontinuerligt ändringar av kod, verktyg och data genom versionskontroll. Du kan också logga mätvärden, artefakter och all annan information.
Viso
Viso är en allt-i-ett, kodfri plattform för att bygga datorseendeapplikationer. Med Viso kan du automatisera manuellt arbete och bygga skalbara modeller. Den innehåller funktioner du behöver i utvecklingslivscykeln för dina maskininlärningsapplikationer.
Dessa inkluderar bland annat verktyg för datainsamling, annotering av data, utbildning, utveckling och distribution. Med hjälp av Viso-distributionshanteraren kan du övervaka dina modeller för att identifiera problem.
Du kan också övervaka händelser och mätvärden i molnet och presentera dem i interaktiva instrumentpaneler så att teamet kan se och samarbeta.
Studio av Iterative AI
Studio är en plattform för data- och modellhantering skapad av Iterative AI. Det erbjuder olika planer, inklusive en gratis plan för individer.
Studio har ett modellregister för att hålla reda på dina maskininlärningsmodeller med hjälp av Git-förråd. Plattformen inkluderar också spårning för experiment, visualisering och samarbete.
Det hjälper dig också att automatisera dina maskininlärningsarbetsflöden och bygga med hjälp av ett kodfritt användargränssnitt. Den integreras med dina populära Git-leverantörer, som GitLab, GitHub och BitBucket.
Seldon
Seldon förenklar betjäning och hantering av maskininlärningsmodeller i stor skala. Det fungerar bra med verktyg som Tensorflow, SciKit-Learn och Hugging Face.
Seldon hjälper dig bland annat att förbättra effektiviteten genom att övervaka och hantera dina modeller. Det låter dig spåra din modelllinje, använda versionskontroll för att hålla reda på dina data och modeller och skapa loggar för annan metadata.
Valohai
Valohai gör det enkelt för utvecklare att logga AI-metadata som har att göra med experiment, datauppsättningar och modeller. Detta gör det möjligt för företag att bygga en kunskapsbas för sin maskininlärningsverksamhet.
Den integreras med verktyg som Snowflake, BigQuery och RedShift. Det är främst avsett för företagsanvändare. Användningsalternativ inkluderar att använda den som en SaaS eller på ditt molnkonto eller fysiska infrastruktur.
Arize
Arize är en MLOps-plattform som tillåter maskininlärningsingenjörer att upptäcka problem med sina modeller, spåra orsakerna till problemen, lösa dem och förbättra sina modeller.
Den fungerar som ett centralt nav för att övervaka modellens hälsa. Med Arize kan du övervaka saker som modelldrift, prestanda och datakvalitet. Den övervakar också ditt modellschema och funktioner och jämför ändringar mellan olika versioner.
Arize gör det enkelt att utföra A/B-jämförelser efter tester. Du kan fråga mätvärden med ett SQL-liknande språk. Du kan också komma åt det via GraphQL programmatiska API.
Slutord
I den här artikeln gick vi igenom metadata och varför det är viktigt i utvecklingen av artificiell intelligens.
Vi täckte också de vanligaste och bästa verktygen för att hantera metadata som produceras i dina maskininlärningsarbetsflöden.
Kolla sedan in AI-plattformar för att bygga din moderna applikation.