9个最佳MLOps平台来构建和部署你的机器学习模型

构建一个机器学习模型相对容易。创建数百个或数千个模型并迭代现有模型则很困难。

在混乱中很容易迷失方向。当你作为一个团队工作时，这种混乱会变得更糟，因为你现在必须跟踪每个人的工作。为了将混乱变为有序，整个团队都需要遵循一个流程并记录他们的活动。这就是MLOps的本质。

MLOps是什么？

根据MLOps.org，机器学习运营试图构建一个端到端的机器学习开发流程，以设计、构建和管理可重复、可测试和可进化的ML驱动软件。本质上，MLOps是将DevOps原则应用于机器学习。

与DevOps类似，MLOps的关键思想是通过自动化减少手动步骤并提高效率。此外，与DevOps类似，MLOps包括持续集成（CI）和持续交付（CD）。除了这两个方面，它还包括持续训练（CT）。CT的附加方面涉及使用新数据重新训练模型并重新部署它们。

因此，MLOps是一种工程文化，促进了对机器学习开发方法的有条不紊的方法以及对该方法中各个步骤的自动化。该过程主要涉及数据提取、分析、准备、模型训练、评估、模型服务和监控。

MLOps的优势

总的来说，应用MLOps原则的优势与拥有标准作业程序的优势相同。优势如下：

• 一个明确定义的流程提供了模型开发中所有关键步骤的路线图。这确保不会错过关键步骤。
• 可以识别并自动化可以自动化的流程步骤。这减少了重复性工作量，增加了开发速度。它还消除了人为错误，同时减少了要完成的工作量。
• 通过了解模型在流水线的哪个阶段，可以更容易评估模型开发的进展。
• 团队之间更容易沟通，因为有一套共享的开发步骤词汇。
• 该流程可以反复应用于开发许多模型，提供了管理混乱的方法。

因此，MLOps在机器学习中的作用是提供一种有条不紊的模型开发方法，尽可能地自动化。

构建流水线的平台

为了帮助您在流水线中实施MLOps，您可以使用我们将在此讨论的许多平台之一。尽管这些平台的各个功能可能不同，但它们基本上帮助您完成以下工作：

• 存储所有模型及其关联的模型元数据-例如配置、代码、准确性和实验。它还包括您的模型的不同版本的版本控制。
• 存储数据集元数据，例如用于训练模型的数据。
• 监控生产中的模型，以捕捉模型漂移等问题。
• 将模型部署到生产环境。
• 在低代码或无代码环境中构建模型。

让我们探讨一下最佳的MLOps平台。

MLFlow

MLFlow可能是最受欢迎的机器学习生命周期管理平台。它是免费且开源的。它提供以下功能：

• 跟踪记录您的机器学习实验、代码、数据、配置和最终结果；
• 项目将您的代码打包成易于复现的格式；
• 部署用于部署您的机器学习；
• 存储所有模型的注册表，位于一个中央存储库中

MLFlow集成了流行的机器学习库，如TensorFlow和PyTorch。它还与Apache Spark、H20.asi、Google Cloud、Amazon Sage Maker、Azure Machine Learning和Databricks等平台集成。它还与AWS、Google Cloud和Microsoft Azure等不同的云服务提供商兼容。

Azure Machine Learning

Azure Machine Learning 是一个端到端的机器学习平台。它管理您的MLOPs流水线中的不同机器生命周期活动。这些活动包括数据准备、构建和训练模型、验证和部署模型以及管理和监控部署。

Azure Machine Learning允许您使用您喜欢的IDE和选择的框架(PyTorch或TensorFlow)构建模型。

它还与ONNX Runtime和Deepspeed集成，优化您的训练和推断。这可以提高性能。它利用了Microsoft Azure上的AI基础设施，结合了NVIDIA GPU和Mellanox网络，帮助您构建机器学习集群。使用AML，您可以创建一个中央注册表来存储和共享模型和数据集。

Azure Machine Learning与Git和GitHub Actions集成，构建工作流。它还支持混合或多云设置。您还可以将其与Azure的其他服务(如Synapse Analytics、Data Lake、Databricks和Security Center)集成。

Google Vertex AI

Google Vertex AI 是一个统一的数据和AI平台。它为您提供了构建定制和预训练模型所需的工具。它还作为实施MLOps的端到端解决方案。为了更易于使用，它与BigQuery、Dataproc和Spark集成，以便在训练期间无缝访问数据。

除了API之外，Google Vertex AI还提供了低代码和无代码的工具环境，以便非开发人员(如业务和data analysts和工程师)使用。API使开发人员能够将其与现有系统集成。

Google Vertex AI还使您能够使用生成式AI应用程序使用生成式AI Studio。它使部署和管理基础架构变得简单快捷。Google Vertex AI的理想用例包括确保数据准备就绪、特征工程、训练和超参数调整、模型服务、模型调整和理解、模型监控和模型管理。

Databricks

Databricks 是一个数据湖仓库，使您能够准备和处理数据。使用Databricks，您可以管理从实验到生产的整个机器学习生命周期。

基本上，Databricks提供了托管的MLFlow，提供数据记录和ML模型版本控制、实验跟踪、模型服务、模型注册表和指标跟踪等功能。模型注册表使您能够存储模型以实现可重现性，注册表可以帮助您跟踪版本和生命周期阶段。

使用Dataricks部署模型只需单击一次，您将获得用于进行预测的REST API端点。除了其他模型之外，它还与现有的预训练生成式和大语言模型(例如来自hugging face transformers库的模型)集成良好。

Dataricks提供支持Python、R、SQL和Scala的协作Databricks笔记本。此外，它通过提供针对机器学习任务进行优化的预配置集群简化了基础架构管理。

AWS SageMaker

AWS SageMaker 是AWS的云服务，为您提供开发、训练和部署机器学习模型所需的工具。SageMaker的主要目的是自动化在构建机器学习模型中涉及的繁琐和重复的手动工作。

因此，它为您提供了使用不同的AWS服务（如Amazon EC2实例和Amazon S3存储）构建机器学习模型的生产流程工具。

SageMaker与安装在EC2实例上的Jupyter Notebooks一起工作，以及用于编写机器学习模型所需的常用软件包和库。对于数据，SageMaker可以从Amazon Simple Storage Service中提取数据。

默认情况下，您会获得常见机器学习算法的实现，如线性回归和图像分类。SageMaker还配备了一个模型监视器，以提供连续和自动调整，以找到为您的模型提供最佳性能的一组参数。部署也变得简化，因为您可以轻松将模型部署到AWS作为安全的HTTP端点，并使用CloudWatch进行监视。

DataRobot

DataRobot是一个流行的MLOps平台，允许在机器学习生命周期的不同阶段进行管理，例如数据准备，ML实验，验证和模型管理。

它具有自动化运行不同数据源的实验的工具，测试数千个模型并评估最佳模型以进行生产部署。它支持构建不同类型的AI模型，以解决时间序列，Natural Language Processing和计算机视觉中的问题。

使用DataRobot，您可以使用现成的模型进行构建，因此无需编写代码。或者，您可以选择先编写代码，然后使用自定义代码实现模型。

DataRobot配备了用于编写和编辑代码的笔记本。或者，您可以使用API，以便在您选择的IDE中开发模型。使用GUI，您可以跟踪模型的实验。

Run AI

Run AI试图解决AI基础架构（特别是GPU）的闲置问题。它通过提高所有基础架构的可见性，并确保在训练期间利用它来解决这个问题。

为了实现这一点，Run AI位于您的MLOps软件和公司硬件之间。在占据此层时，所有训练作业都是使用Run AI运行的。平台反过来会安排何时运行这些作业。

无论硬件是云端的（例如AWS和Google Cloud），本地的还是混合解决方案，都没有限制。它作为GPU虚拟化平台为机器学习团队提供了一层抽象。您可以从Jupyter Notebook，bash终端或远程PyCharm运行任务。

H2O.ai

H2O是一个开源的分布式机器学习平台。它使团队能够合作并创建一个中央存储库，供数据科学家进行实验和比较不同的模型。

作为一个MLOps平台，H2O提供了一些关键功能。首先，H2O还将模型部署到服务器作为REST端点进行了简化。它提供了不同的部署主题，如A/B测试，冠军-挑战者模型和简单的单一模型部署。

在训练期间，它存储和管理数据，工件，实验，模型和部署。这使得模型可以重现。它还能够在模型运行时提供实时监测模型漂移和其他操作指标。

Paperspace Gradient

Gradient在机器学习开发周期的所有阶段都能帮助开发人员。它提供了由开源Jupyter提供支持的笔记本，用于使用强大的GPU在云端进行模型开发和训练。这使您可以快速探索和原型化模型。

部署管道可以通过创建工作流程来自动化。这些工作流程通过使用YAML来描述任务来定义。使用工作流程可以使得创建部署和服务模型易于复制和扩展。

总的来说，Gradient提供容器，机器，数据，模型，指标，日志和密钥，帮助您管理机器学习模型开发管道的不同阶段。您的管道运行在Gradient集群上。这些集群可以在Paperspace云，AWS，GCP，Azure或任何其他服务器上。您可以使用CLI或SDK与Gradient进行编程交互。

最后的话

MLOps是一种强大而多功能的方法，用于构建，部署和管理大规模机器学习模型。MLOps易于使用，可扩展且安全，这使得它成为各种规模组织的良好选择。

在本文中，我们介绍了MLOps，为什么重要以及实施MLOps涉及的内容和不同的热门MLOps平台。

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