10 najlepszych narzędzi do wdrażania modeli uczenia maszynowego w 2026 roku

Recenzje najlepszych narzędzi do wdrażania modeli ML

1. 

   1

   Kubeflow

   Najlepszy do natywnej dla Kubernetes orkiestracji modeli

   • Dostępny bezpłatny plan
   • Bezpłatny

   Visit Website

   

   Kubeflow to platforma ML typu open source zbudowana na Kubernetesie, obejmująca orkiestrację potoków, trenowanie modeli, dostrajanie hiperparametrów oraz udostępnianie modeli opartych na wielu strukturach programistycznych w infrastrukturze chmurowej i lokalnej.

   Dla kogo Kubeflow jest najlepszym rozwiązaniem?

   Kubeflow doskonale sprawdza się w zespołach inżynierii ML, które już korzystają z Kubernetes i muszą zarządzać zadaniami trenowania na dużą skalę oraz udostępnianiem modeli produkcyjnych we własnej infrastrukturze.

   Dlaczego wybrałem Kubeflow

   Wybrałem Kubeflow jako jedno z najlepszych rozwiązań, ponieważ został zaprojektowany specjalnie z myślą o Kubernetesie, co oznacza, że każdy komponent działa jako natywne obciążenie Kubernetes. Podoba mi się, że Kubeflow Pipelines pozwala definiować kompleksowe przepływy pracy ML jako konteneryzowane grafy acykliczne, dzięki czemu każdy etap można niezależnie skalować. Kubeflow Trainer obsługuje rozproszone trenowanie w PyTorch, JAX i DeepSpeed bez konieczności niestandardowej konfiguracji klastra. Mogę również używać Katib do uruchamiania automatycznego przeszukiwania hiperparametrów bezpośrednio dla działających zadań trenowania w tym samym klastrze.

   Najważniejsze funkcje Kubeflow

   • KServe: Udostępniaj wytrenowane modele jako skalowalne usługi wnioskowania w Kubernetesie, korzystając z gotowych środowisk uruchomieniowych do obsługi TensorFlow, PyTorch i scikit-learn.
   • Rejestr modeli: Przechowuj, wersjonuj i śledź zarejestrowane modele w ramach kolejnych uruchomień trenowania, zanim udostępnisz je w środowiskach obsługi.
   • Serwery notatników: Uruchamiaj instancje notatników Jupyter bezpośrednio w klastrze, konfigurując przydziały procesora, procesora graficznego i pamięci.
   • Izolacja wielu użytkowników: Zarządzaj oddzielnymi przestrzeniami nazw i kontrolą dostępu dla różnych zespołów lub projektów w ramach współdzielonego klastra.

   Integracje Kubeflow

   Kubeflow nie oferuje tradycyjnych natywnych integracji; zamiast tego działa w ekosystemie Kubernetes i obsługuje struktury ML, takie jak TensorFlow, PyTorch, JAX, XGBoost, HuggingFace i Apache Spark, za pośrednictwem operatorów swoich podprojektów. Można go również wdrażać w zarządzanych usługach Kubernetes firmy AWS, Google Cloud, Microsoft Azure i Red Hat OpenShift.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Możliwość wdrażania u wszystkich głównych dostawców chmurowych Kubernetes
   • Każdy etap potoku działa w izolowanym kontenerze
   • Wysokie wyniki w zakresie rozproszonego trenowania i orkiestracji

   Cons:

   • Złożona konfiguracja początkowa wymaga specjalistycznej wiedzy na temat Kubernetes
   • Wymaga dedykowanego zespołu platformowego do utrzymania
   Learn more about Kubeflow:

   • Check out Kubeflow on their website
2. 

   2

   KServe

   Najlepszy do ustandaryzowanych interfejsów API wnioskowania w Kubernetes

   • Dostępny bezpłatny plan
   • Bezpłatny w użyciu

   Visit Website

   

   KServe to natywna dla Kubernetes platforma wnioskowania o otwartym kodzie źródłowym, która obsługuje serwowanie modeli w wielu frameworkach, wdrożenia kanarkowe, automatyczne skalowanie oraz wyjaśnialność modeli za pośrednictwem ustandaryzowanej warstwy API wnioskowania.

   Dla kogo KServe jest najlepszym wyborem?

   KServe świetnie sprawdzi się w zespołach inżynierii ML w średnich i dużych organizacjach, które uruchamiają serwowanie modeli na dużą skalę w Kubernetes i potrzebują niezależnej od frameworka warstwy wnioskowania.

   Dlaczego wybrałem KServe

   Wybrałem KServe jako jedno z najlepszych rozwiązań, ponieważ opiera się na otwartym protokole wnioskowania (V2) — ustandaryzowanej specyfikacji API, która pozwala mojemu zespołowi wymieniać zaplecza serwowania, takie jak Triton lub vLLM, bez przepisywania kodu klienta. Korzystam również z zasobu CRD InferenceService, aby deklaratywnie definiować wdrożenia kanarkowe i kierować określony procent bieżącego ruchu do nowej wersji modelu przed jej pełnym wdrożeniem. Obsługiwane są zarówno punkty końcowe wnioskowania REST, jak i gRPC, więc nie jestem ograniczony do jednej warstwy transportowej.

   Najważniejsze funkcje KServe

   • Automatyczne skalowanie do zera: Automatyczne skalowanie oparte na Knative skaluje pody wnioskowania do zera, gdy są bezczynne, i ponownie je uruchamia na żądanie.
   • Transformatory żądań i odpowiedzi: Logika wstępnego i końcowego przetwarzania działa w osobnym kontenerze transformatora obok serwera modelu.
   • Wdrożenia kanarkowe: Stopniowo przekierowują ruch do nowej wersji modelu, umożliwiając testowanie zmian na produkcji bez pełnej ekspozycji.
   • Rejestrowanie danych wejściowych: Żądania i odpowiedzi wnioskowania są rejestrowane w konfigurowalnych miejscach docelowych na potrzeby ścieżek audytowych i monitorowania modeli.

   Integracje KServe

   KServe oferuje natywne integracje z Knative, Istio i Kubernetes Gateway API na potrzeby bezserwerowego skalowania oraz routingu ruchu przychodzącego. Dostarcza wbudowane środowiska uruchomieniowe do serwowania modeli dla vLLM, llm-d, NVIDIA Triton Inference Server, Seldon MLServer, TorchServe i Hugging Face, a także obsługuje przechowywanie modeli w Amazon S3, Google Cloud Storage i Azure Blob Storage. Do niestandardowych integracji dostępne są Pythonowy zestaw SDK do serwowania oraz interfejsy API wnioskowania REST/gRPC.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Automatyczne skalowanie do zera ogranicza koszty bezczynnych procesorów GPU
   • Niezależne od frameworka serwowanie za pośrednictwem ustandaryzowanego protokołu wnioskowania
   • Wbudowane wdrożenia kanarkowe zapewniające bezpieczne aktualizacje

   Cons:

   • Do obsługi wymagane są specjalistyczne umiejętności w zakresie klastrów Kubernetes
   • Tryb bezserwerowy ogranicza możliwość dostosowywania montowania woluminów
   Learn more about KServe:

   • Check out KServe on their website
3. 

   3

   BentoML

   Najlepszy do pakowania modeli jako produkcyjnych interfejsów API

   • Bezpłatny plan + dostępne bezpłatne demo
   • Cena ustalana na żądanie

   Visit Website

   

   Zbudowany wokół koncepcji artefaktu 'Bento', BentoML to natywna dla Pythona platforma do udostępniania modeli, która obsługuje definiowanie usług, konteneryzację oraz pakowanie modeli z wielu frameworków na potrzeby wdrożeń produkcyjnych.

   Dla kogo BentoML jest najlepszym wyborem?

   BentoML dobrze sprawdzi się w zespołach ML w rozwijających się firmach, które muszą szybko przejść od wytrenowanego modelu do gotowego do użycia produkcyjnego interfejsu API bez dedykowanej platformy MLOps.

   Dlaczego wybrałem BentoML

   BentoML znalazł się wśród moich najlepszych propozycji, ponieważ jest jednym z niewielu frameworków, które traktują artefakt modelu i warstwę udostępniania jako jedną, wersjonowaną jednostkę. Podoba mi się, że BentoML automatycznie generuje punkty końcowe REST i gRPC na podstawie tej samej definicji usługi, dzięki czemu mój zespół nie musi utrzymywać oddzielnych specyfikacji API. Abstrakcja modułu wykonawczego pozwala również odizolować każdy model w osobnym procesie, co oznacza, że etap wstępnego przetwarzania oparty na CPU nie będzie konkurować o zasoby z modułem wykonawczym modelu wykorzystującym GPU.

   Najważniejsze funkcje BentoML

   • Adaptacyjne grupowanie wsadowe: Automatycznie grupuje równoczesne żądania wnioskowania w jeden pakiet, zmniejszając narzut GPU na żądanie bez konieczności wprowadzania zmian w kodzie.
   • Wbudowane metryki Prometheus: Udostępnia od razu punkt końcowy /metrics, dzięki czemu można monitorować opóźnienia żądań i przepustowość bez niestandardowej instrumentacji.
   • Brama LLM: Zapewnia ujednolicony interfejs API dla wielu dostawców LLM, dając centralną kontrolę nad kierowaniem żądań i kosztami.
   • Budowanie obrazu kontenera: Generuje gotowy do użycia produkcyjnie obraz Docker bezpośrednio z artefaktu Bento za pomocą pojedynczego polecenia CLI.

   Integracje BentoML

   BentoML oferuje udokumentowane integracje z narzędziami ekosystemu MLOps, w tym Airflow, MLflow, Ray, Spark, Arize AI, Flink i Triton Inference Server. Integruje się również z Datadogiem w celu zbierania metryk usług BentoML. Dostępne jest API do tworzenia niestandardowych integracji, a konteneryzowany wynik BentoML działa natywnie z Kubernetes i Dockerem, zapewniając elastyczność wdrażania.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Wbudowane wersjonowanie modeli i śledzenie wycofywania zmian
   • Generuje kontenery Docker z konfiguracji YAML
   • Obsługuje równoczesne żądania dzięki skalowaniu liczby procesów roboczych

   Cons:

   • Pliki konfiguracyjne mogą wydawać się niepotrzebnie złożone
   • Niestandardowe moduły wczytujące modele wymagają dodatkowej konfiguracji
   Learn more about BentoML:

   • Check out BentoML on their website
4. 

   4

   Hugging Face Inference Endpoints

   Najlepsze rozwiązanie do hostowania modeli transformerowych na dużą skalę

   • Dostępny bezpłatny plan i bezpłatne demo
   • Od 9 USD/miesiąc

   Visit Website

   

   Zarządzana platforma wnioskowania oparta na Hugging Face Hub, Hugging Face Inference Endpoints obsługuje dedykowane wdrażanie w chmurze, konfigurację punktów końcowych oraz wybór sprzętu dla modeli ML w AWS, Azure i Google Cloud.

   Dla kogo najlepiej nadaje się Hugging Face Inference Endpoints?

   Dobrze sprawdza się w przypadku startupów skoncentrowanych na sztucznej inteligencji oraz średnich firm technologicznych, które potrzebują hostingu modeli gotowego do użycia w środowisku produkcyjnym, bez konieczności tworzenia i utrzymywania własnej infrastruktury do ich obsługi.

   Dlaczego wybrałem Hugging Face Inference Endpoints

   Hugging Face Inference Endpoints znalazło się na mojej krótkiej liście, ponieważ zostało stworzone specjalnie z myślą o ekosystemie modeli transformerowych, czego nie oferuje żadna inna platforma wdrożeniowa. Mój zespół może pobrać dowolny model z Hub, w tym wielkoskalowe modele LLM i transformatory multimodalne, a następnie obsługiwać go na skalę produkcyjną za pomocą konfigurowalnych reguł automatycznego skalowania, które reagują na rzeczywisty ruch. Podoba mi się również szybkość przejścia od zera do działającego punktu końcowego: model, którego ręczne skonteneryzowanie i wdrożenie zajęłoby kilka dni, działa w ciągu kilku minut.

   Najważniejsze funkcje Hugging Face Inference Endpoints

   • Wdrażanie w wielu chmurach: Wybierz wdrożenie punktu końcowego w AWS, Azure lub Google Cloud bez konieczności zarządzania oddzielnymi kontami chmurowymi.
   • Prywatna sieć: Umieść punkty końcowe w dedykowanej sieci VPC, aby tylko wewnętrzne systemy mogły łączyć się z API modelu.
   • Uwierzytelnianie oparte na tokenach: Zabezpiecz każdy punkt końcowy tokenem API, aby kontrolować, które usługi lub osoby mogą wysyłać żądania wnioskowania.
   • Monitorowanie wykorzystania: Śledź bezpośrednio w panelu punktu końcowego w czasie rzeczywistym liczbę żądań, opóźnienia i wskaźniki błędów.

   Integracje Hugging Face Inference Endpoints

   Hugging Face Inference Providers współpracuje z rozwijającym się ekosystemem narzędzi deweloperskich, frameworków i platform, a narzędzia bez wyraźnego wsparcia często nadal są zgodne z nim za pośrednictwem API zgodnego z OpenAI. Udokumentowane integracje obejmują AWS Bedrock i SageMaker, Google Gemini Enterprise Agent Platform oraz Azure AI Foundry, a także frameworki LLM, takie jak LangChain, LlamaIndex, Haystack, CrewAI i PydanticAI. Inference Endpoints można w pełni zarządzać za pośrednictwem API, a punkty końcowe są udokumentowane za pomocą Swaggera, dzięki czemu można tworzyć niestandardowe integracje. Wsparcie dla Zapiera nie jest jasno udokumentowane.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Wdrażanie jednym kliknięciem z Hugging Face Hub
   • Obsługa wielu backendów silników wnioskowania
   • Automatyczne skalowanie z rozliczaniem skalowania do zera

   Cons:

   • Zimne starty podczas skalowania od zera
   • Koszty obliczeń GPU szybko rosną wraz ze skalą
   Learn more about Hugging Face Inference Endpoints:

   • Check out Hugging Face Inference Endpoints on their website
5. 

   5

   Modal

   Najlepszy wybór do wdrażania bezserwerowych funkcji Pythona

   • Dostępny bezpłatny plan
   • Od 250 $ + koszty obliczeń/miesiąc

   Visit Website

   

   Modal to bezserwerowa platforma chmurowa do uruchamiania obciążeń ML opartych na Pythonie, obejmująca wnioskowanie przyspieszane przez GPU, zadania wsadowe, uruchomienia treningowe i zadania zaplanowane, bez konieczności zarządzania kontenerami ani infrastrukturą.

   Dla kogo Modal jest najlepszym wyborem?

   To naturalny wybór dla startupów i zespołów na etapie rozwoju, które muszą szybko wdrażać modele ML bez zatrudniania dedykowanych inżynierów infrastruktury.

   Dlaczego wybrałem Modal

   Uwzględniłem Modal wśród najlepszych propozycji, ponieważ eliminuje lukę między pisaniem kodu w Pythonie a uruchamianiem go na dużą skalę na GPU. Mogę zażądać konkretnego sprzętu, takiego jak A100 lub H100, bezpośrednio w definicji funkcji, a Modal udostępnia go na żądanie. Nie ma klastra do zarządzania ani plików YAML do tworzenia. Podoba mi się również to, że ta sama funkcja działa identycznie lokalnie i na produkcji, co znacząco skraca czas debugowania.

   Najważniejsze funkcje Modal

   • Niestandardowe obrazy kontenerów: Definiowanie zależności, zmiennych środowiskowych i pakietów systemowych bezpośrednio w kodzie, co zapewnia spójne środowiska uruchomieniowe we wszystkich wdrożeniach.
   • Trwałe woluminy: Montowanie woluminów chmurowych w celu buforowania wag modeli między uruchomieniami, co skraca czas zimnego startu przy kolejnych wdrożeniach.
   • Zarządzanie sekretami: Bezpieczne przechowywanie i wstrzykiwanie kluczy API oraz danych uwierzytelniających w czasie działania, bez umieszczania ich na stałe w bazie kodu.
   • Równoległe wykonywanie zadań wsadowych: Używanie .map() do równoległego przeprowadzania wnioskowania na dużych zbiorach danych w wielu kontenerach jednocześnie.

   Integracje Modal

   Modal oferuje niewielki zestaw udokumentowanych integracji skupionych na obserwowalności i powiadomieniach, w tym Datadog, dowolnego dostawcę zgodnego z OpenTelemetry, Slack oraz Okta SSO. Obsługuje również montowanie zasobników chmurowych AWS S3, Google Cloud Storage i Cloudflare R2, a także przepływy CI/CD za pośrednictwem GitHub Actions. Obsługa Zapier nie jest udokumentowana, ale Modal udostępnia SDK dla Pythona i internetowe punkty końcowe obsługujące niestandardowe integracje.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Nie wymaga plików Dockerfile ani konfiguracji Kubernetes
   • Obsługuje trening, przetwarzanie wsadowe i wnioskowanie
   • Kieruje obciążenia między chmurami i regionami

   Cons:

   • Kod oparty na dekoratorach prowadzi do uzależnienia od dostawcy
   • Funkcje dla przedsiębiorstw wymagają cen z poziomu premium
   Learn more about Modal:

   • Check out Modal on their website
6. 

   6

   Amazon SageMaker

   Najlepszy do zautomatyzowanego kompleksowego zarządzania modelami

   • Dostępny bezpłatny plan
   • Od $0.04/credit

   Visit Website

   

   Amazon SageMaker (znany również jako AWS Sagemaker) to platforma ML firmy AWS, która obejmuje pełny cykl życia modelu — od trenowania i dostrajania po wdrażanie, monitorowanie i zarządzanie — w ramach ujednoliconego środowiska programistycznego opartego na architekturze jeziora danych i hurtowni.

   Dla kogo Amazon SageMaker jest najlepszym wyborem?

   Amazon SageMaker doskonale sprawdzi się w zespołach zajmujących się analizą danych i inżynierią ML, które już pracują w ekosystemie AWS.

   Dlaczego wybrałem Amazon SageMaker

   Amazon SageMaker znalazł się na mojej krótkiej liście najlepszych rozwiązań, ponieważ zapewnia zautomatyzowane kompleksowe zarządzanie modelami bez konieczności łączenia oddzielnych narzędzi. Szczególnie podoba mi się SageMaker MLOps, który w jednym miejscu obsługuje orkiestrację potoków, rejestr modeli i śledzenie wdrożeń. Korzystam również z wbudowanych w SageMaker AI funkcji wnioskowania, operacji AI i obserwowalności, aby monitorować modele po wdrożeniu i wykrywać dryf, zanim stanie się on problemem w środowisku produkcyjnym.

   Najważniejsze funkcje Amazon SageMaker

   • SageMaker JumpStart: Dostęp do ponad 1000 gotowych modeli AI od wiodących dostawców oraz możliwość ich wdrażania lub dostrajania bezpośrednio w SageMaker.
   • SageMaker HyperPod: Skalowanie zadań trenowania i dostrajania w klastrach obejmujących setki lub tysiące akceleratorów AI dzięki zautomatyzowanemu zarządzaniu klastrami.
   • Wnioskowanie w wielu trybach: Wdrażanie modeli z użyciem wnioskowania w czasie rzeczywistym, bezserwerowego, asynchronicznego lub wsadowego w ponad 70 typach instancji.
   • Zarządzany MLflow: Śledzenie, porządkowanie i porównywanie iteracyjnych eksperymentów bez konieczności udostępniania infrastruktury lub zarządzania serwerami.

   Integracje Amazon SageMaker

   Amazon SageMaker natywnie integruje się z ekosystemem AWS, w tym z usługami Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon Athena, Amazon EMR i AWS Glue, a także z Amazon Bedrock i Amazon Q Developer. Współpracuje również z narzędziami innych firm, takimi jak Datadog, Hugging Face, MLflow i Pinecone. Dostępne jest API umożliwiające tworzenie niestandardowych integracji.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Wiele trybów wnioskowania dla różnych obciążeń
   • Wbudowane funkcje AutoML i dostrajania hiperparametrów
   • Testowanie cieniowe na potrzeby bezpiecznego wdrażania modeli

   Cons:

   • Ścisłe powiązanie z ekosystemem AWS
   • Debugowanie nieudanych zadań trenowania jest trudne
   Learn more about Amazon SageMaker:

   • Check out Amazon SageMaker on their website
7. 

   7

   Gemini Enterprise Agent Platform

   Najlepsze rozwiązanie do ujednoliconych procesów danych i AI

   • Bezpłatny 30-dniowy okres próbny
   • Od $0.085/godz.

   Visit Website

   

   Gemini Enterprise Agent Platform (wcześniej Vertex AI) to kompleksowa platforma ML Google Cloud obejmująca trenowanie modeli, dostrajanie, ocenę, wdrażanie oraz tworzenie agentów AI w jednym zarządzanym środowisku.

   Dla kogo najlepiej nadaje się Gemini Enterprise Agent Platform?

   Gemini Enterprise Agent Platform to naturalny wybór dla zespołów zajmujących się inżynierią ML i analizą danych, które już korzystają z infrastruktury danych w Google Cloud Platform.

   Dlaczego wybrałem Gemini Enterprise Agent Platform

   Uwzględniłem Gemini Enterprise Agent Platform wśród swoich najlepszych wyborów, ponieważ skutecznie niweluje lukę między zarządzaniem danymi a zarządzaniem modelami. Szczególnie podoba mi się to, jak potoki Gemini Enterprise Agent Platform łączą się bezpośrednio z BigQuery, pozwalając mojemu zespołowi budować potoki trenowania na podstawie aktualnych danych z hurtowni bez konieczności ich eksportowania. Magazyn cech Gemini Enterprise Agent Platform pozwala nam również spójnie definiować, udostępniać i monitorować cechy zarówno podczas trenowania, jak i wnioskowania, co eliminuje główne źródło rozbieżności między trenowaniem a obsługą modeli.

   Najważniejsze funkcje Gemini Enterprise Agent Platform

   • Rejestr modeli Gemini Enterprise Agent Platform: Scentralizowane repozytorium do wersjonowania, organizowania i zarządzania modelami w całym ich cyklu życia, przed wdrożeniem i po nim.
   • Punkty końcowe predykcji online: Wdrażanie modeli w dedykowanych punktach końcowych, które dostarczają predykcje w czasie rzeczywistym, z możliwością konfiguracji zasobów obliczeniowych i podziału ruchu między wersje modeli.
   • Monitorowanie modeli Gemini Enterprise Agent Platform: Wykrywa rozbieżności cech i dryf predykcji we wdrożonych modelach, porównując bieżący ruch z punktem odniesienia utworzonym na podstawie danych treningowych.
   • Eksperymenty Gemini Enterprise Agent Platform: Śledzą, porównują i wizualizują kolejne przebiegi trenowania, pomagając zespołom identyfikować najlepiej działające konfiguracje modeli.

   Integracje Gemini Enterprise Agent Platform

   Gemini Enterprise Agent Platform natywnie integruje się z ekosystemem Google Cloud, w tym z BigQuery, Cloud Storage, Dataflow i Pub/Sub, a także obsługuje Kubeflow Pipelines oraz gotowe kontenery dla TensorFlow, scikit-learn, XGBoost i PyTorch. Jego magazyny danych obsługują również zewnętrzne konektory danych do narzędzi takich jak Jira i Shopify. Platforma jest dostępna w Zapier, a do niestandardowych integracji można wykorzystać API.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Ogród modeli oferuje ponad 200 modeli gotowych do wdrożenia
   • Wdrażanie oparte na punktach końcowych z Ogrodu modeli jest proste
   • Natywna integracja z BigQuery na potrzeby procesów danych

   Cons:

   • Nieaktywne dedykowane punkty końcowe nadal generują opłaty
   • Niezgodności przypisania regionu powodują niejasne komunikaty o błędach
   Learn more about Gemini Enterprise Agent Platform:

   • Check out Gemini Enterprise Agent Platform on their website
8. 

   8

   Baseten

   Najlepszy do tworzenia niestandardowych interfejsów internetowych dla modeli

   • Dostępny bezpłatny plan
   • Ceny na żądanie

   Visit Website

   

   Baseten to platforma wnioskowania modeli, która umożliwia zespołom ML wdrażanie niestandardowych, otwartoźródłowych i dostrajanych modeli z obsługą przyspieszaną przez GPU, automatycznym skalowaniem oraz narzędziami do optymalizacji wydajności wbudowanymi bezpośrednio w platformę.

   Dla kogo Baseten jest najlepszym wyborem?

   Baseten jest odpowiedni dla zespołów tworzących produkty AI w rozwijających się firmach, które potrzebują pełnej kontroli nad wydajnością wnioskowania przy wdrażaniu modeli wymagających niskich opóźnień lub obsługujących duży przepływ danych.

   Dlaczego wybrałem Baseten

   Baseten znalazł się na mojej krótkiej liście, ponieważ umożliwia tworzenie i wdrażanie niestandardowych interfejsów internetowych dla modeli w ramach tej samej platformy, bez potrzeby korzystania z oddzielnego stosu frontendowego. Korzystam z kreatora aplikacji Baseten do tworzenia interaktywnych interfejsów, które bezpośrednio wywołują punkty końcowe modeli, co jest przydatne w przypadku narzędzi wewnętrznych lub demonstracji dla interesariuszy. Model i jego interfejs pozostają objęte kontrolą wersji i są wdrażane razem.

   Najważniejsze funkcje Baseten

   • Pakowanie modeli Truss: Pakuj dowolny niestandardowy lub dostrojony model jako odtwarzalny artefakt Pythona z wbudowanym zarządzaniem zależnościami i funkcją ponownego ładowania na żywo do lokalnego testowania.
   • Łańcuchy Baseten: Twórz wieloetapowe, złożone przepływy pracy AI, w których każdy etap działa na niezależnie skonfigurowanym sprzęcie z własną zasadą automatycznego skalowania.
   • Zarządzanie sekretami: Przechowuj klucze API i dane uwierzytelniające środowiska oraz wstrzykuj je bezpośrednio do wdrożeń modeli, bez umieszczania ich na stałe w kodzie obsługującym modele.
   • Podział ruchu A/B: Kieruj ruch wnioskowania na żywo jednocześnie do wielu wersji modelu, aby porównać wydajność przed pełnym udostępnieniem nowego wdrożenia.

   Integracje Baseten

   Baseten obsługuje eksport metryk do Prometheus, Datadog, Grafana Cloud i New Relic za pośrednictwem punktu końcowego metryk opartego na OpenTelemetry. Jest w pełni zgodny z OpenAI, dzięki czemu można połączyć go z dowolnym klientem lub bramą korzystającą z pakietu SDK OpenAI, w tym LiteLLM, LlamaIndex i Cloudflare AI Gateway. Dostępne jest API na potrzeby niestandardowych integracji.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Pakowanie Truss o otwartym kodzie źródłowym upraszcza wdrażanie modeli
   • Wdrażanie jednym kliknięciem z punktów kontrolnych treningu
   • Uruchamianie instancji GPU na zimno w czasie krótszym niż sekunda

   Cons:

   • Cennik oparty na użyciu może nieprzewidywalnie wzrosnąć
   • Do obsługi wymagana jest wiedza z zakresu inżynierii ML
   Learn more about Baseten:

   • Check out Baseten on their website
9. 

   9

   Anyscale

   Najlepsze rozwiązanie do rozproszonego udostępniania modeli z użyciem Pythona i Ray

   • Dostępny bezpłatny kredyt w wysokości 100 USD
   • Ceny dostępne na życzenie

   Visit Website

   

   Oparta na otwartoźródłowym frameworku Ray platforma Anyscale to zarządzana platforma do udostępniania modeli ML, która obsługuje rozproszone wnioskowanie, automatyczne skalowanie oraz wdrażanie wielu modeli w klastrach GPU i CPU.

   Dla kogo Anyscale jest najlepszym wyborem?

   Anyscale to dobry wybór dla inżynierów ML i zespołów zajmujących się analizą danych w średnich i dużych organizacjach, które uruchamiają oparte na Pythonie obciążenia na dużą skalę i potrzebują zarządzania klastrami GPU bez ręcznego nakładu związanego z infrastrukturą.

   Dlaczego wybrałem Anyscale

   Wybrałem Anyscale jako jedno z najlepszych rozwiązań, ponieważ jest to jedyna zarządzana platforma zbudowana bezpośrednio na Ray, co oznacza, że mój zespół może używać standardowego języka Python do definiowania logiki rozproszonego udostępniania modeli bez konieczności uczenia się osobnego języka DSL do orkiestracji. Szczególnie podoba mi się interfejs API grafu wdrożeń Ray Serve, który pozwala mi łączyć wiele modeli w jeden potok wnioskowania z jawnym routowaniem żądań. Kolejną funkcją, z której regularnie korzystam, jest przydzielanie ułamkowych części GPU, umożliwiające umieszczanie lekkich modeli na współdzielonym sprzęcie bez uruchamiania dedykowanych instancji.

   Najważniejsze funkcje Anyscale

   • Automatyczne skalowanie: Automatycznie zwiększa lub zmniejsza liczbę replik na podstawie przepustowości żądań w czasie rzeczywistym i długości kolejki.
   • Podział ruchu: Kieruje konfigurowalny procent bieżącego ruchu do nowych wersji modeli, umożliwiając stopniowe wdrażanie bez przestojów.
   • Grupowanie żądań: Łączy przychodzące żądania wnioskowania w partie, aby zmaksymalizować wykorzystanie GPU podczas równoczesnych wywołań.
   • Udostępnianie modeli w wielu węzłach: Rozdziela pojedynczy duży model między wiele węzłów, gdy przekracza on limity pamięci pojedynczego GPU.

   Integracje Anyscale

   Anyscale integruje się z popularnymi bibliotekami i frameworkami AI/ML, oferując ponad 50 integracji obejmujących platformy danych, orkiestrację, frameworki ML, obserwowalność oraz frameworki aplikacji LLM. Należą do nich MLflow, Weights & Biases, MongoDB, Snowflake, Databricks, Hugging Face, PyTorch i TensorFlow, a także Airflow, Prefect, Dagster, Datadog, LangChain i LlamaIndex. Dostępne jest API do tworzenia niestandardowych integracji, a platforma może być również wdrażana jako usługa pierwszej strony w Amazon EKS, Google GKE, Azure AKS i OCI Kubernetes Engine.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Skalowanie kodu Python w rozproszonych klastrach GPU
   • Niezależne od frameworka udostępnianie modeli za pośrednictwem Ray Serve
   • Obsługa instancji spot z automatyczną tolerancją błędów

   Cons:

   • Silne powiązanie z ekosystemem Ray
   • Wymaga zaawansowanej wiedzy na temat systemów rozproszonych
   Learn more about Anyscale:

   • Check out Anyscale on their website
10. 

    10

    Domino Data Lab

    Najlepsze rozwiązanie do zarządzania modelami w regulowanych branżach

    • Ceny ustalane na życzenie

    Visit Website

    

    Learn more about Domino Data Lab:

    • Check out Domino Data Lab on their website