MLOps упрощает бюджетирование общих ресурсов и вычислений. Он также помогает автоматизировать сквозные рабочие процессы машинного обучения и улучшить совместную работу в команде.

Доступен ряд платформ для реализации и развертывания MLOps для различных приложений. Ниже перечислены несколько ключевых платформ, с помощью которых развертывание MLOps и общий контроль над процессом упрощается для руководителей проектов и разработчиков:

1.Кубфлоу

Платформа MLOps с открытым исходным кодом Kubeflow упрощает для разработчиков организацию и развертывание рабочих процессов машинного обучения. Создание конвейера обучения машинному обучению и управление ноутбуками Jupyter поддерживаются специальными сервисами и интеграциями Kubeflow.

2. Млфлоу

Эта платформа управления жизненным циклом машинного обучения с открытым исходным кодом предоставляет несколько компонентов для отслеживания экспериментов, развертывания модели упаковки проекта и реестра. Библиотеки машинного обучения, такие как TensorFlow и PyTorch, могут быть легко интегрированы с MLflow для ускорения обучения развертыванию и обслуживанию приложений.

3. Контроль версий данных (DVC)

Инструмент с открытым исходным кодом для приложений обработки данных и машинного обучения DVC написан на языке программирования Python. Наборы данных и модели машинного обучения управляются и управляются по аналогии с Git. С помощью DVC проекты машинного обучения можно легко совместно использовать и реплицировать с помощью интерфейса командной строки.

4. Толстокожий

Pachyderm — это конвейер данных MLOps и лидер в управлении версиями. Вы можете автоматизировать и масштабировать жизненный цикл машинного обучения, обеспечивая при этом воспроизводимость его базы данных. Он поставляется в коммерческой версии Pachyderm
Enterprise Edition и версии Pachyderm Community Edition с открытым исходным кодом благодаря финансированию со стороны Benchmark Microsoft M12 и других. Используя Pachyderm, клиенты могут быстрее реализовать свои инициативы MLand AI, минимизировать свои расходы на обработку и хранение данных и соблюдать строгие правила управления данными.

5. Метапоток

Модели ML можно легко обучать, развертывать и управлять ими с помощью Metaflow, платформы на основе Python, которая объединяет машинное обучение, глубокое обучение и большие данные. Netflix создала Metaflow как платформу MLOps с открытым исходным кодом, которая
упрощает реализацию крупномасштабных корпоративных инициатив в области обработки данных.

Кредиты: открытый исходный код для вас, доктор Гаурав Кумар