Att utveckla AI-modeller för praktisk användning är inte en engångsföreteelse. Det är en dynamisk process där datamängder, modeller och hyperparametrar kontinuerligt justeras och förfinas för att höja modellernas precision och snabbhet.
Under denna iterativa utveckling är det väsentligt att registrera detaljer om datamängder, modeller och hyperparametrar för framtida granskning. Det är här metadata spelar en central roll.
Vad är metadata inom maskininlärning?
I grund och botten är metadata information om data. Inom maskininlärning är metadata den information som genereras under de olika faserna i maskininlärningsprocessen. Det omfattar data relaterade till artefakter, modeller och de dataset som används i varje steg.
Denna artikel undersöker några av de bästa plattformarna för att spåra AI-metadata, specifikt designade för dina ML-applikationer.
Låt oss dyka in!
AimStack
AimStack är ett användarvänligt och öppet källkodssystem för att övervaka din ML-metadata. Eftersom det är öppen källkod kan du installera och hosta AIM själv. Det är implementerat som ett lätt Python-paket som du kan använda för att logga dina ML-körningar direkt från koden.
Dessutom erbjuder det ett intuitivt gränssnitt som underlättar visualisering av din metadata. Du kan även ställa frågor programmatiskt med hjälp av SDK:t. Det integreras sömlöst med populära ML-verktyg som PyTorch, TensorFlow och MLflow.
Neptune
Neptune erbjuder en centraliserad plattform för hantering av din metadata. Plattformen har olika abonnemangsalternativ, från kostnadsfria personliga till betalda team- och företagsplaner.
Med Neptune kan du logga metadata och visa den i en dynamisk online-översikt. Du kan generera loggar om använda dataset, hyperparametrar och i princip alla andra aspekter av ditt maskininlärningsflöde. Detta ger dig möjlighet att följa och övervaka experiment.
Neptune samverkar med välkända ML-verktyg som Hugging Face, Sci-Kit Learn och Keras.
Domino Data Lab
Domino är en etablerad MLOps-plattform för företag, som team använder för att kontinuerligt utveckla, driftsätta, övervaka och administrera maskininlärningsmodeller.
Domino består av flera komponenter, där postkomponentsystemet är den centrala delen för metadatahantering. Denna funktion gör att Domino konsekvent kontrollerar och spårar ändringar i kod, verktyg och data genom versionskontroll. Du kan även logga mätvärden, artefakter och övrig relevant information.
Viso
Viso är en heltäckande, kodfri plattform för att konstruera datorseendeapplikationer. Med Viso kan du automatisera arbetsuppgifter och skapa skalbara modeller. Den innehåller de nödvändiga funktionerna för utvecklingsprocessen av dina maskininlärningsapplikationer.
Dessa inkluderar bland annat verktyg för datainsamling, dataannotering, träning, utveckling och distribution. Med Visos distributionshanterare kan du övervaka dina modeller för att upptäcka problem.
Du kan också bevaka händelser och mätvärden i molnet och visualisera dem i interaktiva instrumentpaneler för att underlätta teamets insyn och samarbete.
Studio av Iterative AI
Studio är en plattform för data- och modellhantering skapad av Iterative AI. Den erbjuder flera abonnemang, inklusive ett kostnadsfritt alternativ för privatpersoner.
Studio har ett modellregister där du kan hålla reda på dina maskininlärningsmodeller med hjälp av Git-förråd. Plattformen inkluderar även spårning för experiment, visualisering och samarbetsfunktioner.
Den hjälper dig också att automatisera dina maskininlärningsflöden och bygga med hjälp av ett kodfritt användargränssnitt. Plattformen integreras med populära Git-leverantörer som GitLab, GitHub och BitBucket.
Seldon
Seldon underlättar drift och hantering av maskininlärningsmodeller i stor skala. Det fungerar väl med verktyg som Tensorflow, SciKit-Learn och Hugging Face.
Seldon bidrar bland annat till att öka effektiviteten genom övervakning och hantering av dina modeller. Det ger dig möjlighet att spåra din modelllinje, använda versionskontroll för att hålla koll på dina data och modeller, och generera loggar för annan metadata.
Valohai
Valohai gör det enkelt för utvecklare att registrera AI-metadata relaterade till experiment, dataset och modeller. Detta gör det möjligt för företag att bygga upp en kunskapsbas för sin maskininlärningsverksamhet.
Det integreras med verktyg som Snowflake, BigQuery och RedShift. Det är främst inriktat på företagsanvändare. Du kan använda det som en SaaS eller på ditt molnkonto eller fysiska infrastruktur.
Arize
Arize är en MLOps-plattform som ger maskininlärningsingenjörer möjlighet att upptäcka problem med sina modeller, spåra orsakerna till problemen, åtgärda dem och förbättra sina modeller.
Den fungerar som en central hubb för att övervaka modellernas tillstånd. Med Arize kan du övervaka faktorer som modelldrift, prestanda och datakvalitet. Den övervakar även ditt modellschema och funktioner samt jämför förändringar mellan olika versioner.
Arize gör det enkelt att genomföra A/B-tester. Du kan ställa frågor om mätvärden med ett SQL-liknande språk. Du kan även nå plattformen via GraphQL API.
Avslutande reflektioner
I denna artikel har vi diskuterat metadata och dess betydelse i utvecklingen av artificiell intelligens.
Vi har även belyst de mest relevanta och användbara verktygen för att hantera metadata som genereras i dina maskininlärningsflöden.
Utforska även AI-plattformar för att bygga din moderna applikation.