机器学习从业者应知的10个MLOps工具

机器学习从业者应知的10个MLOps工具
图片来源：作者 | ideogram

机器学习不仅仅是构建模型。它还包括部署、管理和维护它们。这正是机器学习运维 (MLOps) 的用武之地。MLOps 将机器学习与 DevOps 实践相结合，以简化从训练到部署的整个模型生命周期。它确保机器学习工作流中的自动化、协作和可扩展性。为了支持这一点，出现了一系列不断增长的工具。

在本文中，我们重点介绍了每位机器学习从业者都应该了解的 10 个必备 MLOps 工具。这些工具有助于构建可靠且可投入生产的机器学习系统。

1. MLflow

MLflow 是一个帮助跟踪机器学习实验的工具。它可以让您记录训练运行、对模型进行版本控制以及管理部署阶段。MLflow 与许多流行的机器学习库配合使用，并可在任何环境中运行。

主要特点

• 跟踪每次运行的指标、参数和工件
• 保存和版本化模型以实现可复现性
• 管理模型在不同生命周期阶段

2. Weights & Biases

Weights & Biases 是一个用于记录和可视化机器学习实验的平台。它有助于团队监控模型性能并随着时间的推移组织实验。W&B 与 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 等许多 ML 库集成。

主要特点

• 实时记录训练性能
• 比较多次运行和超参数
• 跟踪数据集、代码和模型文件

3. Comet

Comet 是一个帮助您从头到尾监控机器学习实验的工具。它跟踪指标、参数、代码和工件，使您的实验可复现且文档齐全。

主要特点

• 跟踪实验、超参数和结果
• 使用可视化仪表板比较模型运行
• 记录代码版本和数据集更改
• 组织项目并与团队协作

4. Airflow

Apache Airflow 是一个工作流自动化工具。它允许您定义和调度机器学习任务，如数据预处理、训练、评估和部署。您以 Python 代码的形式编写工作流，Airflow 负责执行顺序。

主要特点

• 使用 Python 脚本定义机器学习工作流
• 调度和自动化重复性任务
• 通过 Web 界面监控任务进度
• 处理重试、失败和依赖项

5. Kubeflow

Kuberflow 是一个基于 Kubernetes 的平台，用于构建和管理机器学习工作流。它允许您在云端或本地 Kubernetes 集群中运行训练、超参数调优和模型服务。

主要特点

• 完全控制地构建机器学习管道
• 在 Kubernetes 集群上大规模运行作业
• 用于调优、服务和跟踪模型的工具

6. DVC (Data Version Control)

DVC 就像用于数据和模型的 Git。它有助于对数据集进行版本控制、跟踪更改并将所有内容在实验之间保持同步。它与 Git 配合良好，并与 S3 或 Google Drive 等远程存储集成。

主要特点

• 跟踪和版本化数据集和模型
• 将大型文件连接到 Git，而无需存储它们
• 使用一致的数据和代码重现实验
• 通过远程存储集成共享项目

7. Metaflow

Metaflow 帮助数据科学家和机器学习工程师使用简单的 Python 代码构建和管理工作流。它支持在本地和云端跟踪、调度和扩展机器学习管道。

主要特点

• 在本地或云端运行管道
• 自动跟踪运行和元数据
• 从最后一个步骤恢复失败的运行

8. Pachyderm

Pachyderm 是一个数据管道和版本控制系统。它帮助您管理和跟踪数据更改，并构建在数据更改时自动更新的可复现管道。

主要特点

• 像代码的 Git 一样对数据集进行版本控制
• 构建在数据更新时运行的自动管道
• 通过完整的数据和代码历史记录重现结果
• 与 Docker 和任何机器学习语言配合使用

9. Evidently AI

Evidently AI 是一个用于机器学习模型的监控工具。它有助于检测部署后的数据漂移、性能下降或预测不一致等问题。

主要特点

• 监控数据质量和模型性能
• 检测数据漂移和随时间的变化
• 生成清晰的可视化报告和仪表板

10. TensorFlow Extended (TFX)

TFX 是 Google 的 TensorFlow 机器学习管道平台。它涵盖了从数据处理到模型训练、验证以及在实际环境中部署的所有环节。

主要特点

• 使用可重用组件构建完整的机器学习管道
• 处理数据验证和模型评估
• 使用可扩展的部署工具部署模型
• 与 Apache Airflow 或 Kubeflow 编排结合使用

总结

MLOps 是现代机器学习的重要组成部分。它帮助团队将模型从 Notebook 转化为实际应用。没有 MLOps，项目就无法扩展或在生产环境中中断。合适的工具可以使此过程更轻松、更可靠。

MLflow 和 W&B 等工具可帮助跟踪实验。Airflow 和 Kubeflow 有助于自动化和运行机器学习管道。DVC 和 Pachyderm 负责数据和模型版本控制。Evidently AI 支持监控模型随时间的性能。TensorFlow Extended TFX 为生产就绪的机器学习系统提供了完整的管道。

最佳设置取决于您的团队规模、目标和基础设施。通过使用这些工具，您可以节省时间，减少错误，并提高模型质量。