8个最佳AI元数据跟踪平台，用于您的机器学习应用

在生产中构建ai模型不是一次性的过程。它是一个迭代过程，在这个过程中，数据集、模型和超参数不断地进行调整和改进，以提高模型的准确性和速度。

在这个迭代过程中，为了将来的参考，记录关于数据集、模型和超参数的信息是很重要的。这就是元数据的作用。

机器学习中的元数据是什么？

简单地说，元数据是关于数据的数据。在机器学习的上下文中，元数据是在机器学习生命周期的不同阶段生成的数据。这包括每个阶段涉及的工件、模型和数据集的数据。

本文将介绍一些最好的用于ml应用程序的ai元数据跟踪平台。

让我们来探索一下！

aimstack

aimstack 是一个易于使用且开源的ml元数据跟踪器。因为它是开源的，您可以自己托管您的aim。它实现为一个轻量级的python包，您可以使用它来记录您的代码中的ml运行。

此外，它提供了一个用户界面，可以轻松可视化您的元数据。您还可以使用sdk进行编程查询。它与流行的ml工具（如pytorch、tensorflow和mlflow）集成良好。

neptune

neptune 提供了一个单一的平台来管理您的元数据。该平台有免费个人版到付费团队和企业版的计划。

使用neptune，您可以记录元数据并在交互式在线仪表板中查看它。您可以生成关于使用的数据集、超参数和基本上任何其他内容的日志，以跟踪和监视实验。

neptune与流行的ml工具（如hugging face、sci-kit learn和keras）集成。

domino data lab

domino 是一个流行的企业mlops平台，团队使用它来持续开发、部署、监视和管理机器学习模型。

作为一个平台，domino由几个组件组成。在元数据管理中使用的主要组件是记录系统组件。通过这个功能，domino不断地检查和跟踪代码、工具和数据的变化，通过版本控制。您还可以记录指标、工件和任何其他信息。

viso

viso 是一个一体化的、无代码的计算机视觉应用平台。使用viso，您可以自动化手动工作和构建可扩展的模型。它包括您在机器学习应用程序的开发生命周期中所需的功能。

其中包括数据收集工具、数据注释、训练、开发和部署等工具。使用viso部署管理器，您可以监视您的模型以识别问题。

您还可以在云端监视事件和指标，并以交互式仪表板的形式呈现给团队查看和协作。

iterative ai的studio

studio 是由iterative ai创建的用于数据和模型管理的平台。它提供不同的计划，包括个人的免费计划。

studio有一个模型注册表，可以使用git仓库跟踪您的机器学习模型。该平台还包括实验、可视化和协作的跟踪。

它还可以帮助您自动化机器学习工作流程，并使用无代码界面构建。它与流行的git提供商（如gitlab、github和bitbucket）集成。

seldon

seldon可以简化大规模机器学习模型的提供和管理。它与tensorflow、scikit-learn和hugging face等工具配合使用效果良好。

seldon可以通过多种方式提高效率，例如监视和管理模型。它使您能够跟踪模型衍生关系、使用版本控制跟踪数据和模型，并为任何其他元数据创建日志。

valohai

valohai使开发人员能够记录与实验、数据集和模型相关的ai元数据。这使公司能够为他们的机器学习操作建立知识库。

它与snowflake、bigquery和redshift等工具集成。主要面向企业用户。使用选项包括将其用作saas或在您的云帐户或物理基础架构上使用。

arize

arize是一个mlops平台，允许机器学习工程师检测模型的问题、追踪问题的原因、解决问题并改进模型。

它作为监视模型健康的中央枢纽。通过arize，您可以监视模型漂移、性能和数据质量等内容。它还监视您的模型架构和特征，并比较不同版本之间的变化。

arize使得在测试之后进行a/b比较变得容易。您可以使用类似sql的语言查询指标。您还可以通过graphql编程接口访问它。

最后的话

在本文中，我们介绍了元数据以及在人工智能开发中的重要性。

我们还介绍了在您的机器学习工作流程中管理生成的元数据的最常见和最佳工具。

接下来，查看 构建现代应用的ai平台。