管理和优化机器学习生命周期的十大MLOps平台

企业不断转变其运营方式以提高生产力并提供令人难忘的消费者体验。这种数字化转型加快了交互、交易和决策的时间框架。此外，它还生成大量数据，对运营、客户和竞争具有全新的洞察力。机器学习帮助公司利用这些数据获得竞争优势。ML（机器学习）模型可以检测大量数据中的模式，使它们能够在比人类更大的范围内做出更快、更准确的决策。这使人类和应用程序能够采取快速而智能的行动。

随着越来越多的企业试验数据，他们意识到开发机器学习(ML)模型只是ML生命周期中众多步骤中的一个。

什么是机器学习生命周期？

机器学习生命周期是为特定应用程序开发、部署和维护机器学习模型。典型的生命周期包括：

建立业务目标

该过程的第一步是确定实施机器学习模型的业务目标。例如，贷款公司的业务目标可以是预测一定数量的贷款申请中的信用风险。

数据收集和注释

机器学习生命周期的下一个阶段是数据收集和准备，由定义的业务目标指导。这通常是开发过程中最长的阶段。

开发者会根据机器学习模型的类型来选择模型训练和测试的数据集。以信用风险为例。如果贷方想从扫描文件中收集信息，他们可以使用图像识别模型；对于数据分析，它将是从贷款申请人那里收集的数字或文本数据的片段。

数据收集之后最关键的阶段是标注“扯皮”。现代AI（人工智能）模型需要高度具体的数据分析和指令。注释可帮助开发人员提高一致性和准确性，同时最大限度地减少偏差以避免部署后出现故障。

模型开发和训练

构建过程是机器学习生命周期中代码最密集的元素。这个阶段将主要由开发团队的程序员管理，他们将有效地设计和组装算法。

但是，开发人员必须在训练过程中不断检查东西。尽快检测训练数据中的任何潜在偏差至关重要。假设图像模型无法识别文档，迫使它对文档进行错误分类。在这种情况下，参数应该指示模型关注图像中的图案而不是像素。

测试和验证模型

该模型应完全正常运行，并按测试阶段的计划运行。单独的验证数据集用于训练期间的评估。目标是查看模型如何对以前从未见过的数据做出反应。

模型部署

终于到了训练后部署机器学习模型的时候了。至此，开发团队已尽一切可能确保模型发挥最佳功能。该模型可以使用来自真实用户的未经整理的低延迟数据进行操作，并且可以准确地对其进行评估。

回到信用风险场景，该模型应该可靠地预测贷款违约者。开发人员应该确信该模型将满足贷款公司的期望并正常运行。

模型监控

部署后会跟踪模型的性能，以确保它随着时间的推移保持同步。例如，如果用于贷款违约预测的机器学习模型没有定期改进，它就无法检测到新的违约类型。监控模型以检测和纠正错误至关重要。监控的任何关键发现都可用于改进模型的性能。

MLOps的兴起

正如我们在上面看到的，大规模管理完整的生命周期具有挑战性。这些挑战与应用程序开发团队在创建和管理应用程序时所面临的挑战相同。DevOps是在应用程序开发周期中管理操作的行业标准。在通过机器学习应对这些挑战时，企业必须对ML生命周期采用DevOps风格的方法。这种技术被称为MLOps。

什么是MLOps？

MLOps是Machine learning + Operations的缩写。这是一门新学科，需要结合数据科学、机器学习、DevOps和软件开发方面的最佳实践。它有助于减少数据科学家和IT运营团队之间的摩擦，以改进模型开发、部署和管理。据Congnilytica称，到2025年，MLOps解决方案市场将增长近40亿美元。

数据科学家花费大部分时间为训练目的准备和清理数据。此外，需要测试经过训练的模型的准确性和稳定性。

这就是MLOps工具发挥作用的地方。正确的工具可以帮助您管理从数据准备到部署到市场就绪产品中的一切。为了节省您的时间，我整理了一份用于管理机器学习生命周期的最佳企业和开源云平台和框架列表。

用于机器学习生命周期管理的十大MLOps工具/平台

1.亚马逊SageMaker

• Amazon SageMaker提供机器学习操作(MLOps)解决方案，以帮助用户在整个ML生命周期中自动化和标准化流程。
• 它使数据科学家和ML工程师能够通过训练、测试、故障排除、部署和管理ML模型来提高工作效率。
• 它有助于将机器学习工作流与CI/CD管道集成，以缩短生产时间。
• 通过优化的基础设施，培训时间可以从几小时缩短到几分钟。专门构建的工具可以将团队生产力提高多达十倍。
• 它还支持领先的ML框架、工具包和编程语言，如Jupyter、Tensorflow、PyTorch、mxnet、Python、R等。
• 它具有用于策略管理和执行、基础设施安全、数据保护、授权、身份验证和监控的安全特性。

2.Azure机器学习

• Azure机器学习服务是一个基于云的数据科学和机器学习平台。
• 用户可以通过内置的治理、安全性和合规性在任何地方运行机器学习工作负载。
• 为分类、回归、时间序列预测、自然语言处理和计算机视觉任务快速创建准确的模型。
• 利用Azure Synapse Analytics，用户可以使用PySpark执行交互式数据准备。
• 企业可以通过Microsoft Power BI和Azure Synapse Analytics、Azure Cognitive Search、Azure Data Factory、Azure Data Lake、Azure Arc、Azure Security Center 和 Azure Databricks等服务提高工作效率。

3.数据块MLflow

• 托管MLflow建立在MLflow之上，MLflow是Databricks开发的开源平台。
• 它帮助用户管理具有企业级可靠性、安全性和规模的完整机器学习生命周期。
• MLFLOW跟踪使用Python、REST、R API和Java API自动记录每次运行的参数、代码版本、指标和工件。
• 用户可以记录阶段转换并请求、审查和批准更改，作为CI/CD管道的一部分，以改进控制和治理。
• 通过访问控制和搜索查询，用户可以在工作区内创建、保护、组织、搜索和可视化实验。
• 通过Apache Spark UDF为本地机器或其他几个生产环境（例如Microsoft Azure ML和Amazon SageMaker）在Databricks上快速部署，并为部署构建Docker映像。

4.TensorFlow 扩展 (TFX)

• TensorFlow Extended 是谷歌开发的生产规模机器学习平台。它提供用于将机器学习集成到工作流中的共享库和框架。
• TensorFlow extended 允许用户在各种平台上编排机器学习工作流程，包括 Apache、Beam 和 KubeFlow。
• TensorFlow 是为改进 TFX 工作流程而设计的高端产品，TensorFlow 帮助用户分析和验证机器学习数据。
• TensorFlow Model Analysis 为大量分布式数据提供指标，帮助用户评估 TensorFlow 模型。
• TensorFlow Metadata 提供了可以在数据分析过程中手动或自动生成的元数据，在使用 TF 训练机器学习模型时非常有用。

5. MLFlow

• MLFlow 是一个开源项目，旨在为机器学习提供通用语言。
• 它是一个管理整个机器学习生命周期的框架
• 它为数据科学团队提供端到端的解决方案
• 用户可以使用在 Amazon Web Services (AWS) 上运行的 Hadoop、Spark 或 Spark SQL 集群轻松管理生产或本地模型。
• MLflow 提供了一组轻量级 API，可以与任何现有的机器学习应用程序或库（TensorFlow、PyTorch、XGBoost 等）结合使用。

6.谷歌云机器学习引擎

• Google Cloud ML Engine 是一种托管服务，可以轻松构建、训练和部署机器学习模型。
• 它为训练、服务和监控 ML 模型提供了一个统一的界面。
• Bigquery 和云存储帮助用户准备和存储他们的数据集。然后他们可以使用内置功能标记数据。
• Cloud ML Engine 可以执行影响预测准确性的超参数调整。
• 用户无需编写任何代码即可使用 Auto ML 功能和易于使用的 UI 来完成任务。此外，用户可以使用 Google Colab 免费运行笔记本。

7.数据版本控制（DVC）

• DVC 是一种用 Python 编写的开源数据科学和机器学习工具。
• 它旨在使机器学习模型可共享和可复制。它处理大型文件、数据集、机器学习模型、指标和代码。
• DVC 控制机器学习模型、数据集和中间文件，并将它们与代码连接起来。将文件内容存储在Amazon S3、Microsoft Azure Blob Storage、Google Cloud Storage、阿里云OSS、SSH/SFTP、HDFS等。
• DVC 概述了在生产环境中协作、共享发现以及收集和运行完整模型的规则和流程。
• DVC 可以将 ML 步骤连接到 DAG（有向无环图）中，并端到端地运行完整的管道。

8. H2O无人驾驶AI

• H2O Driverless AI 是一个基于云的机器学习平台，您只需点击几下即可构建、训练和部署机器学习模型。
• 它支持 R、Python 和 Scala 编程语言。
• Driverless AI 可以访问各种来源的数据，包括 Hadoop HDFS、Amazon S3 等。
• Driverless AI 根据最相关的数据统计自动挑选数据图，开发可视化，并根据最重要的数据统计提供具有统计显着性的数据图。
• 无人驾驶人工智能可用于从数码照片中提取信息。它允许使用与其他数据类型相结合的单独照片和图像作为预测特征。

9.Kubeflow

• Kubeflow 是用于机器学习操作（管道、训练和部署）的云原生平台。
• 它是云原生计算基金会 (CNCF) 的一部分，包括 Kubernetes 和 Prometheus。
• 用户可以利用此工具使用任意数量的云提供商（如 Google Cloud 或 Amazon Web Services (AWS)）构建自己的 MLOps 堆栈。
• Kubeflow Pipelines 是用于部署和管理端到端 ML 工作流的综合解决方案。
• 它还扩展了对 PyTorch、Apache MXNet、MPI、XGBoost、Chainer 等的支持。它还与 Istio、入口大使和用于管理数据科学管道的 Nuclio 集成。

10.元流

• Metaflow 是 Netflix 创建的基于 Python 的库，用于帮助数据科学家和工程师管理现实世界的项目并提高生产力。
• 它提供了一个统一的堆栈 API，这是执行从原型到生产的数据科学项目所必需的。
• 用户可以高效地训练、部署和管理机器学习模型；Metaflow 集成了基于 Python 的机器学习、Amazon SageMaker、深度学习和大数据库。
• Metaflow 包括一个图形用户界面，可帮助用户将工作环境设计为有向无环图 (DAG)。
• 它可以自动对所有实验和数据进行版本控制和跟踪。

市场新品

Snowflake 的雪地公园

• Snowpark for Python 为数据科学家提供了一种针对 Snowflake 数据仓库执行 DataFrame 样式编程的简单方法。
• 它可以设置成熟的机器学习管道来重复运行。
• Snowpark 在 ML 生命周期的最后两个阶段（模型部署和监控）中发挥着重要作用。
• Snowpark 提供了一个易于使用的 API，用于查询和处理数据管道中的数据。
• 自推出以来，Snowpark 已经发展成为最好的数据应用程序之一，使开发人员可以轻松构建复杂的数据管道。
• 凭借 Snowflake 对未来的愿景和可扩展的支持，该应用程序将成为未来几年解决复杂数据和机器学习问题的最佳选择。

结论

每个企业都在朝着成为成熟的机器学习企业的方向发展。适当的工具可以帮助组织管理从数据准备到部署为市场做好准备的产品的一切。这些工具还可以帮助自动执行重复的构建和部署任务，尽可能减少错误，以便您可以专注于更重要的任务，例如研究。企业在选择 MLOps 工具时必须考虑团队规模、价格、安全性和支持等因素，并更好地了解其可用性。