Narzędzia MLOps to platformy i rozwiązania programistyczne, które pomagają automatyzować, zarządzać i monitorować cały cykl życia uczenia maszynowego — od przygotowania danych po wdrażanie i utrzymanie modeli. Jeśli szukasz najlepszych narzędzi MLOps, prawdopodobnie zależy Ci na ograniczeniu pracy manualnej, usprawnieniu współpracy oraz utrzymaniu niezawodności i skalowalności projektów uczenia maszynowego. Na tej liście znajdziesz sprawdzone rozwiązania odpowiadające na rzeczywiste wyzwania, takie jak wersjonowanie, odtwarzalność i bezpieczne wdrażanie, dzięki czemu wybierzesz opcję najlepiej dopasowaną do sposobu pracy Twojego zespołu i potrzeb biznesowych.
Why Trust Our Software Recommendations
6,700+
Reviews
20
Industry experts
16+
Evaluation factors
14
Years
Our team has been testing and reviewing software since 2012. As tech leaders ourselves, we know how difficult—and important—it is to choose the right software.
For this guide, we evaluated tools using hands-on testing and independent research, scoring tools using our selection criteria.
Our reviews reflect our human editorial judgment, not a sales pitch.
Expert reviewers:
- Paulo Gardini MiguelTech Director
Tim FisherVP of AI
Gabriel RosasTech Lead & Software Architect
Christhian GruhnTech Lead & Platform Architect
Tabela porównawcza narzędzi MLOps
Ta tabela porównawcza przedstawia szczegóły cenowe wybranych przeze mnie najlepszych narzędzi MLOps:
| Tool | Best For | Trial Info | Price | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Najlepsze rozwiązanie do współpracujących przepływów pracy opartych na notatnikach | Dostępna bezpłatna edycja + 14-dniowy bezpłatny okres próbny | Od $0.15/DBU | Website | |
| 2 | Najlepsze rozwiązanie do ujednoliconego zarządzania danymi i zasobami | Dostępny bezpłatny plan | Ceny dostępne na żądanie | Website | |
| 3 | Najlepsze rozwiązanie do monitorowania aplikacji wykorzystujących LLM | Dostępny bezpłatny plan + bezpłatna wersja demonstracyjna | Od $39/użytkownika/miesiąc | Website | |
| 4 | Najlepsze rozwiązanie dla zgodności z wymogami bezpieczeństwa na poziomie przedsiębiorstwa | Dostępny 30-dniowy bezpłatny okres próbny | Ceny na zapytanie | Website | |
| 5 | Najlepsze rozwiązanie do integracji z magazynem cech | Dostępny bezpłatny plan i bezpłatne demo | Od $0.35/kredyt | Website | |
| 6 | Najlepsze rozwiązanie do automatycznego wersjonowania potoków | Dostępny 14-dniowy bezpłatny okres próbny | Ceny ustalane na żądanie | Website | |
| 7 | Najlepsze rozwiązanie do dynamicznego skalowania zasobów | Dostępny bezpłatny plan | Od $15/użytkownika/miesiąc | Website | |
| 8 | Najlepszy do natywnej dla Kubernetes orkiestracji przepływów pracy | Dostępny bezpłatny plan | Darmowy | Website | |
| 9 | Najlepszy do śledzenia eksperymentów i zapewniania odtwarzalności | Dostępny plan bezpłatny | Ceny na żądanie | Website | |
| 10 | Najlepszy do zarządzanego wdrażania modeli w chmurze | Dostępny bezpłatny plan | Od $0.04/credit | Website |
Recenzje najlepszych narzędzi MLOps
Poniżej znajdziesz moje szczegółowe omówienia najlepszych narzędzi MLOps, które trafiły na moją listę. W recenzjach szczegółowo omawiam funkcje, integracje i najlepsze zastosowania każdej platformy, aby pomóc Ci znaleźć rozwiązanie najlepiej dopasowane do Twoich potrzeb.
Najlepsze rozwiązanie do współpracujących przepływów pracy opartych na notatnikach- Dostępna bezpłatna edycja + 14-dniowy bezpłatny okres próbny
- Od $0.15/DBU
Visit WebsiteCustomer Rating:4.5/5
Databricks oferuje pulpity MLOps do monitorowania wykorzystania zasobów obliczeniowych i ustawień projektu. Databricks to ujednolicona platforma analityczna i MLOps, która łączy współpracujące notatniki, skalowalne zasoby obliczeniowe, zautomatyzowane przepływy pracy związane z uczeniem maszynowym oraz zintegrowane zarządzanie danymi dla zespołów tworzących i wdrażających modele uczenia maszynowego.
Dla kogo Databricks jest najlepszym wyborem?
Dla zespołów zajmujących się inżynierią danych i analizą danych w średnich i dużych przedsiębiorstwach, które potrzebują opartych na chmurze, opartych na współpracy przepływów pracy związanych z uczeniem maszynowym.
Dlaczego wybrałem Databricks
Wybrałem Databricks jako jedno z najlepszych rozwiązań, ponieważ mogę konfigurować środowiska współpracujących notatników, w których mój zespół pracuje razem nad kodem, danymi i wynikami w czasie rzeczywistym. Podoba mi się, że Databricks obsługuje wersjonowane przepływy pracy i pozwala nam śledzić eksperymenty bezpośrednio w obszarze roboczym. Mój zespół korzysta z wbudowanej integracji z MLflow do zarządzania cyklem życia modeli i zapewnienia ich odtwarzalności bez opuszczania interfejsu notatnika.
Najważniejsze funkcje Databricks
- Integracja z Delta Lake: Przechowuj dane na dużą skalę i zarządzaj nimi za pomocą transakcji ACID.
- Planowanie zadań: Automatyzuj i koordynuj przepływy pracy związane z danymi i ML za pomocą wbudowanych narzędzi do planowania.
- Kontrola dostępu oparta na rolach: Zarządzaj uprawnieniami użytkowników i bezpieczeństwem danych na szczegółowym poziomie.
- Klastry z automatycznym skalowaniem: Dynamicznie dostosowuj zasoby obliczeniowe do wymagań obciążenia.
Integracje Databricks
Databricks oferuje ponad 40 natywnych integracji, w tym Apache Spark, Delta Lake, MLflow, Tableau, Power BI, GitHub, GitLab, Snowflake, Amazon S3, Azure Data Lake i Zapier, a także interfejs API do tworzenia niestandardowych integracji.
Pros and Cons
Pros:
- Współpracujące notatniki umożliwiają zespołową edycję w czasie rzeczywistym
- Wbudowana integracja z MLflow do śledzenia modeli
- Delta Lake zapewnia niezawodne wersjonowanie danych
Cons:
- Czas uruchamiania klastrów może być długi
- Koszty mogą być nieprzewidywalne przy dużych obciążeniach
Najlepsze rozwiązanie do ujednoliconego zarządzania danymi i zasobami- Dostępny bezpłatny plan
- Ceny dostępne na żądanie
Visit WebsiteCustomer Rating:4.3/5
Vertex AI oferuje pulpity MLOps do śledzenia potoków i analizy przepływów pracy. Vertex AI to oparta na chmurze platforma MLOps firmy Google Cloud, która umożliwia tworzenie, wdrażanie i zarządzanie modelami uczenia maszynowego dzięki zintegrowanemu etykietowaniu danych, śledzeniu eksperymentów i zautomatyzowanym potokom.
Dla kogo Vertex AI jest najlepszym wyborem?
Zespoły zajmujące się analizą danych w dużych organizacjach, które potrzebują ujednoliconego zarządzania modelami, danymi i zasobami w Google Cloud.
Dlaczego wybrałem Vertex AI
Wybrałem Vertex AI jako jedno z najlepszych rozwiązań, ponieważ mogę zarządzać wszystkimi modelami, zbiorami danych i artefaktami w jednym obszarze roboczym, co pomaga mojemu zespołowi zachować porządek i gotowość do audytu. Podoba mi się, że magazyn cech w Vertex AI pozwala nam ponownie wykorzystywać cechy w różnych projektach bez powielania pracy. Mój zespół korzysta również z potoków Vertex AI, aby automatyzować i śledzić każdy etap naszych procesów uczenia maszynowego.
Najważniejsze funkcje Vertex AI
- Zintegrowane notatniki: Uruchamiaj notatniki oparte na Jupyter bezpośrednio na platformie, aby tworzyć kod i przeprowadzać eksperymenty.
- Wbudowane monitorowanie modeli: Śledź wdrożone modele pod kątem dryfu predykcji i problemów z jakością danych.
- Środowisko robocze Vertex AI: Korzystaj z zarządzanego środowiska programistycznego z fabrycznie zainstalowanymi bibliotekami do uczenia maszynowego.
- Wstępnie wytrenowane interfejsy API: Korzystaj z gotowych do wdrożenia interfejsów API Google do zadań związanych z obrazem, językiem i danymi strukturalnymi.
Integracje Vertex AI
Vertex AI oferuje natywne integracje z BigQuery, Looker, Dataproc, Dataflow, Google Cloud Storage, Google Kubernetes Engine, Cloud Functions, Pub/Sub oraz szerszym ekosystemem Google Cloud, a także interfejs API dostępny na potrzeby niestandardowych integracji.
Pros and Cons
Pros:
- Automatyczne wycofywanie modeli sterowane zdarzeniami
- Deklaratywne zarządzanie potokami za pośrednictwem Ansible
- Natywna obsługa integracji z BigQuery ML
Cons:
- Ograniczona obsługa platform chmurowych innych niż Google
- Znaczące limity instancji notatników
Learn more about Vertex AI:
Najlepsze rozwiązanie do monitorowania aplikacji wykorzystujących LLM- Dostępny bezpłatny plan + bezpłatna wersja demonstracyjna
- Od $39/użytkownika/miesiąc
Visit WebsiteCustomer Rating:4.4/5
LangSmith oferuje pulpity monitorowania analityki LLM i śledzenia wykorzystania. LangSmith to platforma MLOps dla zespołów tworzących aplikacje wykorzystujące LLM, oferująca śledzenie eksperymentów, zarządzanie zestawami danych, narzędzia do oceny oraz szczegółowe śledzenie wykonywania promptów i łańcuchów.
Dla kogo LangSmith jest najlepszym wyborem?
LangSmith doskonale sprawdzi się w przypadku inżynierów uczenia maszynowego i analityków danych tworzących, testujących i monitorujących aplikacje wykorzystujące LLM.
Dlaczego wybrałem LangSmith
Wybrałem LangSmith jako jedno z najlepszych narzędzi, ponieważ mogę szczegółowo śledzić, debugować i oceniać każdy etap potoków aplikacji wykorzystujących LLM. Podoba mi się możliwość rejestrowania wykonań promptów, uruchomień łańcuchów i wyników modeli, co zapewnia szczegółowy wgląd w ich działanie. Mój zespół korzysta ze śledzenia eksperymentów i zarządzania zestawami danych, aby porównywać wersje LLM i monitorować zachowanie systemu produkcyjnego w czasie rzeczywistym.
Najważniejsze funkcje LangSmith
- Kontrola dostępu oparta na rolach: Zarządzaj uprawnieniami użytkowników i dostępem do danych w różnych projektach.
- Niestandardowe metryki oceny: Definiuj i śledź własne metryki dla wyników LLM.
- Wersjonowanie zestawów danych: Przechowuj wiele wersji zestawów danych i zarządzaj nimi na potrzeby odtwarzalności wyników.
- Integracja z API: Połącz LangSmith z istniejącymi procesami MLOps za pomocą jego API.
Integracje LangSmith
LangSmith oferuje natywne integracje z LangChain, OpenAI, Anthropic, Hugging Face, Weights & Biases, Slackiem i Zapierem, a także API do tworzenia niestandardowych integracji.
Pros and Cons
Pros:
- Szczegółowe śledzenie wykonań promptów LLM
- Natywna integracja z LangChain i OpenAI
- Obsługa niestandardowych metryk oceny i zestawów danych
Cons:
- Ograniczona obsługa typów modeli innych niż LLM
- Brak zarządzanej usługi SaaS lub opcji hostowanej
Learn more about LangChain LangSmith:
Najlepsze rozwiązanie dla zgodności z wymogami bezpieczeństwa na poziomie przedsiębiorstwa- Dostępny 30-dniowy bezpłatny okres próbny
- Ceny na zapytanie
Microsoft Azure Machine Learning oferuje pulpity nawigacyjne MLOps do śledzenia modeli i ich metryk. Azure Machine Learning to oparta na chmurze platforma MLOps do tworzenia, trenowania, wdrażania i zarządzania modelami uczenia maszynowego, oferująca zautomatyzowane potoki, kontrolę wersji oraz zintegrowane monitorowanie.
Dla kogo Azure Machine Learning jest najlepszym wyborem?
Zespoły zajmujące się analizą danych w przedsiębiorstwach działających w regulowanych branżach, które potrzebują zaawansowanych mechanizmów bezpieczeństwa i kontroli zgodności.
Dlaczego wybrałem Azure Machine Learning
Wybrałem Azure Machine Learning jako jedno z najlepszych rozwiązań, ponieważ mogę konfigurować kompleksowe przepływy pracy związane z uczeniem maszynowym, korzystając z wbudowanej obsługi standardów bezpieczeństwa dla przedsiębiorstw, takich jak prywatne punkty końcowe i zarządzane tożsamości. Mój zespół korzysta z kontroli dostępu opartej na rolach oraz ścieżek audytowych, aby spełniać wymagania dotyczące zgodności. Podoba mi się również to, że możemy wdrażać modele w odizolowanych środowiskach na potrzeby projektów wykorzystujących wrażliwe dane.
Najważniejsze funkcje Azure Machine Learning
- Zautomatyzowane uczenie maszynowe: Automatyczny wybór algorytmów i dostrajanie hiperparametrów na potrzeby trenowania modeli.
- Projekty etykietowania danych: Tworzenie i zarządzanie przepływami pracy związanymi z etykietowaniem danych z udziałem człowieka.
- Rejestr modeli: Przechowywanie, wersjonowanie i zarządzanie modelami uczenia maszynowego na potrzeby wdrażania.
- Zintegrowane notesy: Tworzenie i uruchamianie kodu w notesach opartych na Jupyterze, dostępnych w ramach platformy.
Integracje Azure Machine Learning
Azure Machine Learning oferuje natywne integracje z ekosystemem firmy Microsoft, w tym z Microsoft 365, platformą Azure i Power BI, a także z GitHub, Databricks, TensorFlow, PyTorch i Zapier. Dostępny jest również interfejs API do tworzenia niestandardowych integracji.
Pros and Cons
Pros:
- Zaawansowana integracja raportowania z Power BI
- Zautomatyzowane przepływy pracy związane z uczeniem maszynowym wymagające niewielkiej ilości kodu
- Natywne zabezpieczenia Microsoft Entra ID
Cons:
- Wyższy koszt przy aprowizowanej przepustowości
- Ręczne przeszukiwanie dzienników w celu debugowania
Learn more about Azure Machine Learning:
Najlepsze rozwiązanie do integracji z magazynem cech- Dostępny bezpłatny plan i bezpłatne demo
- Od $0.35/kredyt
Visit WebsiteCustomer Rating:4.4/5
Magazyn cech Hopsworks oferuje pulpity nawigacyjne MLOps do zarządzania cechami i śledzenia ich wykorzystania. Hopsworks to platforma MLOps stworzona dla zespołów, które potrzebują ujednoliconego środowiska do projektowania cech, trenowania modeli, wersjonowania danych i prowadzenia wspólnych przepływów pracy związanych z uczeniem maszynowym.
Dla kogo Hopsworks jest najlepszym wyborem?
Zespoły zajmujące się analizą danych w przedsiębiorstwach lub branżach regulowanych, które potrzebują zaawansowanych możliwości magazynu cech do produkcyjnego uczenia maszynowego.
Dlaczego wybrałem Hopsworks
Wybrałem Hopsworks jako jedno z najlepszych rozwiązań, ponieważ mogę zarządzać cechami i udostępniać je w różnych projektach za pomocą zintegrowanego magazynu cech. Mój zespół korzysta z funkcji wersjonowania danych i śledzenia pochodzenia danych na platformie, aby zapewnić odtwarzalność w naszych potokach ML. Podoba mi się również to, że Hopsworks obsługuje udostępnianie cech zarówno w trybie wsadowym, jak i w czasie rzeczywistym, co pozwala nam wdrażać modele korzystające ze świeżych danych.
Najważniejsze funkcje Hopsworks
- Integracja z notatnikami: Pracuj bezpośrednio z notatnikami Jupyter i Databricks na potrzeby interaktywnego tworzenia rozwiązań.
- Kontrola dostępu oparta na rolach: Ustawiaj szczegółowe uprawnienia dla użytkowników i zespołów w różnych projektach.
- Walidacja danych: Automatycznie sprawdzaj i monitoruj dane cech pod kątem jakości i spójności.
- Interfejsy API REST i Python: Uzyskuj programowy dostęp do cech i zarządzaj nimi na potrzeby automatyzacji i integracji.
Integracje Hopsworks
Hopsworks oferuje natywne integracje z Databricks, Snowflake, Amazon S3, Google Cloud Storage, Azure Data Lake, Apache Kafka, Apache Spark, TensorFlow, PyTorch i Zapier, a także interfejs API dostępny na potrzeby niestandardowych integracji.
Pros and Cons
Pros:
- Wielodostępność oparta na projektach dla danych wrażliwych
- Zintegrowane przetwarzanie Spark i Flink
- Bezpieczne przechowywanie zasobów zgodne z RODO
Cons:
- Duży wpływ na infrastrukturę operacyjną
- Wymaga zarządzania określonym środowiskiem conda
Learn more about Hopsworks:
Najlepsze rozwiązanie do automatycznego wersjonowania potoków- Dostępny 14-dniowy bezpłatny okres próbny
- Ceny ustalane na żądanie
Valohai oferuje pulpity MLOps do śledzenia przepływów pracy i zarządzania uruchomieniami. Valohai to kompleksowa platforma MLOps zaprojektowana dla zespołów, które potrzebują automatycznej orkiestracji potoków uczenia maszynowego, odtwarzalności oraz współpracy w środowiskach chmurowych i lokalnych.
Dla kogo Valohai jest najlepszym wyborem?
Valohai to dobry wybór dla zespołów zajmujących się analizą danych i uczeniem maszynowym w średnich i dużych przedsiębiorstwach, które potrzebują zautomatyzowanych, wersjonowanych potoków do złożonych przepływów pracy związanych z uczeniem maszynowym.
Dlaczego wybrałem Valohai
Wybrałem Valohai jako jedno z najlepszych rozwiązań, ponieważ polegam na automatycznym wersjonowaniu potoków, aby każdy eksperyment, zbiór danych i zmiana w kodzie były w pełni identyfikowalne. Podoba mi się, że mój zespół może uruchamiać odtwarzalne potoki w dowolnym środowisku chmurowym lub lokalnym bez ręcznej konfiguracji. Wizualny edytor potoków i automatyczne przechwytywanie metadanych ułatwiają nam kontrolowanie i wycofywanie przepływów pracy w miarę rozwoju projektów.
Najważniejsze funkcje Valohai
- Wykonywanie równoległe: Uruchamianie wielu eksperymentów lub zadań treningowych jednocześnie w różnych środowiskach.
- Wersjonowanie danych: Śledzenie i zarządzanie każdym zbiorem danych używanym w przepływach pracy.
- Obsługa niestandardowych środowisk: Definiowanie i używanie dowolnego obrazu Docker lub środowiska uruchomieniowego dla zadań.
- Dostęp do API: Integracja Valohai z systemami zewnętrznymi i automatyzacja przepływów pracy za pomocą interfejsu REST API.
Integracje Valohai
Valohai oferuje natywne integracje z Azure, Google Cloud Platform, OpenStack, Kubernetes, Spark, Hugging Face, SuperGradients i V7 Labs, a także udostępnia API oraz webhooki do niestandardowych integracji i przepływów pracy CI/CD.
Pros and Cons
Pros:
- Automatyczne wersjonowanie każdego wykonania
- Możliwość wykonywania kodu niezależnie od języka programowania
- Wbudowana orkiestracja chmury hybrydowej
Cons:
- Wymaga zewnętrznego zarządzania obrazami Docker
- Brak zintegrowanego interfejsu użytkownika do udostępniania modeli
Learn more about Valohai:
Najlepsze rozwiązanie do dynamicznego skalowania zasobów- Dostępny bezpłatny plan
- Od $15/użytkownika/miesiąc
ClearML oferuje pulpity nawigacyjne do wersjonowania zbiorów danych, umożliwiające śledzenie zmian w danych. ClearML to platforma MLOps dla zespołów, które potrzebują śledzenia eksperymentów, orkiestracji, zarządzania danymi i automatyzacji w jednym miejscu, z naciskiem na elastyczną infrastrukturę i skalowalność przepływów pracy.
Dla kogo ClearML jest najlepszym wyborem?
ClearML dobrze sprawdzi się w zespołach zajmujących się analizą danych i inżynierią uczenia maszynowego w średnich i dużych organizacjach, które zarządzają złożonymi, rozproszonymi przepływami pracy związanymi z uczeniem maszynowym.
Dlaczego wybrałem ClearML
Wybrałem ClearML jako jedno z najlepszych rozwiązań, ponieważ mogę dynamicznie skalować zasoby obliczeniowe dla zadań związanych z trenowaniem i wnioskowaniem bez ręcznej ingerencji. Mój zespół korzysta z funkcji orkiestracji, aby automatyzować dystrybucję obciążeń między środowiskami lokalnymi i chmurowymi. Podoba mi się również to, że zarządzanie zasobami w ClearML pozwala nam optymalizować wykorzystanie procesorów GPU i CPU pod kątem kosztów i wydajności.
Najważniejsze funkcje ClearML
- Śledzenie eksperymentów: Automatyczne rejestrowanie, porównywanie i odtwarzanie eksperymentów uczenia maszynowego.
- Wersjonowanie danych: Śledzenie i zarządzanie zbiorami danych oraz pochodzeniem danych w ramach projektów.
- Automatyzacja potoków: Tworzenie i planowanie kompleksowych przepływów pracy ML za pomocą narzędzi wizualnych.
- Rejestr modeli: Przechowywanie, organizowanie i wdrażanie wytrenowanych modeli z centralnej lokalizacji.
Integracje ClearML
ClearML oferuje natywne integracje z GitHub, GitLab, Bitbucket, Jenkins, Azure DevOps, Google Cloud Platform, Amazon Web Services, Microsoft Azure, Slack i Zapier, a także interfejs API do tworzenia niestandardowych integracji.
Pros and Cons
Pros:
- Zdalne klonowanie zadań za pomocą interfejsu użytkownika
- Śledzenie wykorzystania zasobów sprzętowych w czasie rzeczywistym
- Zintegrowany wewnętrzny system wersjonowania zbiorów danych
Cons:
- Złożona instalacja serwera w modelu samodzielnego hostingu
- Stroma krzywa uczenia się w przypadku agentów
Learn more about ClearML:
Najlepszy do natywnej dla Kubernetes orkiestracji przepływów pracy- Dostępny bezpłatny plan
- Darmowy
Kubeflow oferuje pulpit MLOps do śledzenia potoków i zarządzania notatnikami. Kubeflow to platforma MLOps o otwartym kodzie źródłowym, przeznaczona dla zespołów realizujących przepływy pracy związane z uczeniem maszynowym w Kubernetes, oferująca narzędzia do automatyzacji potoków, trenowania modeli, wdrażania i monitorowania w środowisku natywnym dla chmury.
Dla kogo Kubeflow jest najlepszym wyborem?
Kubeflow doskonale sprawdzi się w przypadku zespołów DevOps i zespołów zajmujących się analizą danych w organizacjach, które już korzystają z Kubernetes do zarządzania infrastrukturą.
Dlaczego wybrałem Kubeflow
Wybrałem Kubeflow jako jedno z najlepszych rozwiązań, ponieważ został stworzony specjalnie do uruchamiania przepływów pracy związanych z uczeniem maszynowym w Kubernetes, co jest rzadkością wśród narzędzi MLOps. Podoba mi się, że mój zespół może definiować, wdrażać i zarządzać złożonymi potokami ML jako natywnymi zasobami Kubernetes. Integracja z notatnikami Jupyter oraz obsługa rozproszonych zadań trenowania ułatwiają nam skalowanie eksperymentów i obciążeń produkcyjnych w sposób natywny dla chmury.
Najważniejsze funkcje Kubeflow
- Centralny pulpit: Uzyskuj dostęp do wszystkich komponentów Kubeflow i zarządzaj nimi z poziomu ujednoliconego interfejsu internetowego.
- Dostrajanie hiperparametrów za pomocą Katib: Uruchamiaj automatyczne eksperymenty optymalizacji hiperparametrów dla swoich modeli.
- Integracja z TensorBoard: Wizualizuj i śledź dane dotyczące trenowania modeli bezpośrednio w platformie.
- Obsługa wielu platform: Uruchamiaj przepływy pracy z użyciem TensorFlow, PyTorch, MXNet i innych popularnych platform ML.
Integracje Kubeflow
Kubeflow oferuje natywne integracje z Jupyter, TensorBoard, Katib, KFServing i Argo, a także udostępnia interfejs API do niestandardowych integracji oraz automatyzacji potoków CI/CD.
Pros and Cons
Pros:
- Obsługa rozproszonego trenowania w wielu platformach
- Centralny pulpit do zarządzania wszystkimi komponentami
- Wbudowane dostrajanie hiperparametrów za pomocą Katib
Cons:
- Ograniczone wbudowane narzędzia do monitorowania i alertów
- Dokumentacja może być niespójna lub nieaktualna
Learn more about Kubeflow:
Najlepszy do śledzenia eksperymentów i zapewniania odtwarzalności- Dostępny plan bezpłatny
- Ceny na żądanie
MLflow oferuje pulpity śledzenia eksperymentów z metrykami modeli i metadanymi przebiegów. MLflow to platforma MLOps o otwartym kodzie źródłowym, która pomaga zespołom śledzić eksperymenty, zarządzać modelami, pakować kod i wdrażać projekty uczenia maszynowego w różnych środowiskach.
Dla kogo MLflow jest najlepszym wyborem?
MLflow jest dobrym rozwiązaniem dla analityków danych i inżynierów ML, którzy potrzebują śledzić, odtwarzać i zarządzać eksperymentami uczenia maszynowego na dużą skalę.
Dlaczego wybrałem MLflow
Wybrałem MLflow jako jedno z najlepszych rozwiązań, ponieważ polegam na jego funkcjach śledzenia eksperymentów i odtwarzalności, aby utrzymać porządek i możliwość audytu w projektach ML mojego zespołu. Podoba mi się, że możemy rejestrować każdy przebieg, parametr i artefakt, a następnie porównywać wyniki obok siebie w interfejsie użytkownika. Rejestr modeli pozwala nam zarządzać wersjami modeli i ich przejściami, co ma zasadnicze znaczenie w procesach produkcyjnych.
Najważniejsze funkcje MLflow
- Projekty MLflow: Pakowanie kodu w formacie umożliwiającym ponowne wykorzystanie i odtwarzanie w celu udostępniania i uruchamiania projektów ML.
- Modele MLflow: Zarządzanie modelami i wdrażanie ich w wielu formatach w różnych środowiskach obsługujących modele.
- Wtyczki MLflow: Rozszerzanie możliwości MLflow za pomocą niestandardowych komponentów i integracji.
- REST API: Automatyzacja śledzenia eksperymentów i zarządzania modelami za pośrednictwem interfejsu programistycznego.
Integracje MLflow
MLflow oferuje natywne integracje z Databricks, Azure Machine Learning, Amazon SageMaker, Google Cloud Platform, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, H2O.ai, Kubernetes i Zapier, a także udostępnia REST API do niestandardowych integracji i procesów CI/CD.
Pros and Cons
Pros:
- Śledzenie eksperymentów niezależne od infrastruktury
- Lekka konfiguracja lokalnego środowiska programistycznego
- Otwarty standard pakowania modeli
Cons:
- Brak natywnego orkiestratora wykonywania potoków
- Brak wbudowanej kontroli dostępu użytkowników
Learn more about MLflow:
Najlepszy do zarządzanego wdrażania modeli w chmurze- Dostępny bezpłatny plan
- Od $0.04/credit
Amazon SageMaker Studio oferuje narzędzia MLOps do tworzenia i wdrażania modeli. Amazon SageMaker to oparta na chmurze platforma MLOps, która umożliwia tworzenie, trenowanie, dostrajanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego na dużą skalę, z wbudowanymi narzędziami do etykietowania danych, monitorowania modeli i automatyzacji przepływów pracy.
Dla kogo Amazon SageMaker jest najlepszym wyborem?
Amazon SageMaker jest dobrym wyborem dla korporacyjnych zespołów zajmujących się analizą danych, które wdrażają modele uczenia maszynowego i zarządzają nimi w środowiskach chmurowych.
Dlaczego wybrałem Amazon SageMaker
Wybrałem Amazon SageMaker jako jedno z najlepszych rozwiązań, ponieważ mogę wdrażać modele bezpośrednio z notatników Jupyter do w pełni zarządzanych punktów końcowych bez konieczności zajmowania się infrastrukturą. Podoba mi się możliwość korzystania z wbudowanego monitorowania modeli do śledzenia dryfu i automatyzacji ponownego trenowania. Mój zespół korzysta z SageMaker Pipelines do orkiestracji złożonych przepływów pracy i zapewnienia pełnej odtwarzalności w chmurze.
Najważniejsze funkcje Amazon SageMaker
- Zadania etykietowania danych: Uruchamianie i zarządzanie przepływami pracy związanymi z etykietowaniem danych z udziałem człowieka.
- Wbudowane algorytmy: Dostęp do biblioteki zoptymalizowanych algorytmów uczenia maszynowego gotowych do trenowania.
- Automatyczne dostrajanie modeli: Uruchamianie zadań optymalizacji hiperparametrów w celu poprawy wydajności modeli.
- Rejestr modeli: Przechowywanie, wersjonowanie i zarządzanie zatwierdzonymi modelami przeznaczonymi do wdrożenia.
Integracje Amazon SageMaker
Amazon SageMaker oferuje natywne integracje z usługami AWS, takimi jak S3, Lambda, Glue, Redshift, CloudWatch i SageMaker Studio Lab, a także z GitHub, TensorFlow, PyTorch i Scikit-learn; dostępne jest również API do tworzenia niestandardowych integracji.
Pros and Cons
Pros:
- Głęboka integracja z usługami danych AWS
- Specjalistyczne oszczędności kosztów trenowania typu spot
- Wizualne wykrywanie informacji o jakości danych
Cons:
- Uzależnienie od zastrzeżonego formatu Data Wrangler
- Złożona konfiguracja uprawnień w środowisku obejmującym wiele kont
Learn more about Amazon SageMaker:
Inne narzędzia MLOps
Oto kilka dodatkowych narzędzi MLOps, które nie trafiły na moją listę, ale nadal warto się z nimi zapoznać:
- 11TrueFoundryNajlepsze rozwiązanie do szybkiego wdrażania modeli za pomocą szablonów
- 12FeastNajlepszy do udostępniania cech w czasie rzeczywistym
- 13MetaflowNajlepsze rozwiązanie do tworzenia przepływów pracy zorientowanych na kod
Jak oceniam narzędzia MLOps
Dzielę ocenę na dwie warstwy: wymagania bazowe, takie jak wdrażanie modeli i orkiestracja potoków, oraz czynniki wyróżniające, które odróżniają najlepsze opcje od pozostałych.
Podstawowe funkcje (wymagane na tej liście)
Podczas wybierania narzędzi do mojej listy oceniam każde z nich w skali od 0 (nie oferuje danej funkcji) do 5 (wyróżnia się w tym obszarze) dla każdej z wymienionych poniżej podstawowych funkcji. Następnie przeliczam łączny wynik narzędzia na wartość procentową. Każde narzędzie musi osiągnąć minimalny łączny wynik na poziomie 75%, aby zostać uwzględnione.
- Wdrażanie i udostępnianie modeli: Oceniam, jak każde narzędzie radzi sobie z wdrażaniem modeli na produkcji — niezależnie od tego, czy chodzi o punkty końcowe REST API, zadania wnioskowania wsadowego czy udostępnianie w kontenerach z obsługą wycofywania zmian.
- Śledzenie eksperymentów i wersjonowanie: Śledzenie przebiegów, hiperparametrów i artefaktów ma duże znaczenie. Szukam narzędzi, które pozwalają porównywać eksperymenty obok siebie oraz prześledzić ich pochodzenie aż do konkretnych wersji kodu i danych.
- Orkiestracja i automatyzacja potoków: Sprawdzam, czy można tworzyć przepływy pracy oparte na DAG-ach, które łączą etapy trenowania, walidacji i wdrażania, a także korzystają z wyzwalaczy CI/CD i harmonogramowania.
- Monitorowanie modeli i obserwowalność: Modele produkcyjne z czasem tracą jakość. Szukam funkcji wykrywania dryfu, śledzenia jakości predykcji oraz systemów alertów, które sygnalizują problemy, zanim wpłyną one na decyzje podejmowane w kolejnych etapach.
- Rejestr modeli i zarządzanie nimi: W tym obszarze oceniam centralny rejestr z przejściami między etapami, kontrolą dostępu i dziennikami audytowymi, szczególnie w przypadku zespołów zarządzających dziesiątkami modeli w różnych środowiskach.
- Skalowalność mocy obliczeniowej i infrastruktury: Sprawdzam, jak każde narzędzie obsługuje rozproszone obciążenia w zasobach chmurowych i lokalnych — od trenowania z akceleracją GPU po automatyczne skalowanie punktów końcowych wnioskowania.
Gdy mam już listę narzędzi spełniających kryteria, analizuję to, co wyróżnia każdą platformę.
Czynniki wyróżniające (co odróżnia dostawców)
Oto, jak porównuję różnych dostawców:
Najważniejsze funkcje
Obsługa LLM i GenAI jest obecnie istotnym czynnikiem wyróżniającym. Szukam narzędzi, które natywnie obsługują dostrajanie, zarządzanie promptami i potoki RAG, zamiast wymagać stosowania obejść. Wbudowany magazyn cech również ma znaczenie dla zespołów udostępniających wyselekcjonowane cechy w różnych projektach, ponieważ ogranicza powtarzające się przetwarzanie wstępne. Oceniam także narzędzia do wyjaśnialności i zapewniania sprawiedliwości, szczególnie w przypadku zespołów wdrażających modele w regulowanych obszarach, gdzie podczas cykli przeglądów oczekuje się audytów stronniczości oraz wyjaśnień opartych na SHAP.
Nie tylko funkcje
Integracje z ekosystemem należą do pierwszych rzeczy, które sprawdzam. Narzędzie MLOps musi współpracować z istniejącym stosem, niezależnie od tego, czy obejmuje on PyTorch, Airflow, Snowflake, czy potok CI/CD zespołu w GitHub Actions. Duże znaczenie ma również elastyczność wdrażania; niektóre zespoły potrzebują konfiguracji natywnej dla Kubernetes i hostowanej samodzielnie, podczas gdy inne chcą w pełni zarządzanej usługi SaaS. Oceniam także poziom bezpieczeństwa i zgodności, analizując RBAC, SSO, rejestrowanie audytów oraz certyfikaty takie jak SOC 2, ponieważ potoki ML często przetwarzają wrażliwe dane produkcyjne podlegające rygorystycznym wymogom zarządzania.
Jak wybrać narzędzia MLOps
Łatwo utknąć wśród długich list funkcji i złożonych struktur cenowych. Aby ułatwić Ci skupienie się na pracy nad wyborem oprogramowania dopasowanego do Twoich potrzeb, przygotowaliśmy listę czynników, o których warto pamiętać:
| Czynnik | Na co zwrócić uwagę |
|---|---|
| CzynnikSkalowalność | Na co zwrócić uwagęCzy narzędzie poradzi sobie z obecną i przewidywaną liczbą modeli, rozmiarem danych oraz bazą użytkowników w miarę rozwoju? |
| CzynnikIntegracje | Na co zwrócić uwagęCzy natywnie łączy się ze źródłami danych, dostawcami chmury i narzędziami do obsługi przepływów pracy? |
| CzynnikMożliwość dostosowania | Na co zwrócić uwagęCzy można dostosować potoki, metryki i pulpity do unikalnych procesów oraz potrzeb Twojego zespołu? |
| CzynnikŁatwość obsługi | Na co zwrócić uwagęCzy Twój zespół będzie w stanie szybko poruszać się po narzędziu i zacząć z niego korzystać, czy konieczne będzie intensywne szkolenie? |
| CzynnikWdrożenie i rozpoczęcie pracy | Na co zwrócić uwagęIle czasu zajmie uruchomienie narzędzia i jakie zasoby lub kompetencje będą potrzebne do jego skonfigurowania? |
| CzynnikKoszt | Na co zwrócić uwagęCzy poziomy cenowe są przejrzyste i odpowiadają sposobowi korzystania z narzędzia oraz ograniczeniom budżetowym? |
| CzynnikZabezpieczenia | Na co zwrócić uwagęCzy narzędzie oferuje szyfrowanie, kontrolę dostępu i dzienniki audytowe, aby spełnić standardy bezpieczeństwa organizacji? |
| CzynnikDostępność wsparcia | Na co zwrócić uwagęJakie kanały wsparcia są oferowane i czy w przypadku pilnych problemów dostępne są umowy SLA lub dedykowane wsparcie? |
Czym są narzędzia MLOps?
Narzędzia MLOps to platformy programistyczne, które pomagają zespołom zarządzać całym cyklem życia modeli uczenia maszynowego — od ich opracowania i trenowania po wdrażanie i monitorowanie. Narzędzia te wspierają współpracę, automatyzują przepływy pracy oraz zapewniają odtwarzalność i nadzór w zespołach zajmujących się analizą danych i inżynierią. Narzędzia MLOps są niezbędne do skalowania operacji związanych z uczeniem maszynowym i utrzymywania wydajności modeli w środowiskach produkcyjnych.
Funkcje narzędzi MLOps
Wybierając narzędzia MLOps, zwróć uwagę na następujące kluczowe funkcje:
- Śledzenie eksperymentów: Rejestrowanie, organizowanie i porównywanie uruchomień modeli, parametrów oraz wyników w celu zapewnienia odtwarzalności i współpracy.
- Wersjonowanie modeli: Przechowywanie i zarządzanie wieloma wersjami modeli, co ułatwia przywracanie wcześniejszych wersji lub kontrolowanie zmian w czasie.
- Pochodzenie danych: Śledzenie źródła, przepływu i przekształceń danych w całym potoku uczenia maszynowego w celu zapewnienia przejrzystości i zgodności.
- Orkiestracja potoków: Projektowanie, planowanie i automatyzowanie kompleksowych przepływów pracy związanych z przygotowywaniem danych, trenowaniem i wdrażaniem.
- Wdrażanie modeli: Pakowanie i wdrażanie modeli w środowiskach produkcyjnych za pomocą narzędzi do skalowania, wycofywania zmian i monitorowania.
- Monitorowanie i alerty: Ciągłe śledzenie wydajności modeli, dryfu danych i kondycji systemu oraz uruchamianie alertów w przypadku wystąpienia problemów.
- Narzędzia współpracy: Umożliwianie zespołom udostępniania eksperymentów, kodu i wyników, wspierając pracę międzydziałową oraz transfer wiedzy.
- Kontrola dostępu: Zarządzanie uprawnieniami i rolami użytkowników w celu ochrony poufnych danych oraz utrzymania nadzoru nad projektami.
- Obsługa integracji: Łączenie ze źródłami danych, platformami chmurowymi i narzędziami DevOps w celu dopasowania do istniejących stosów technologicznych.
- Rejestrowanie audytowe: Prowadzenie szczegółowych zapisów działań, zmian i dostępu na potrzeby zgodności oraz rozwiązywania problemów.
Funkcje sztucznej inteligencji w popularnych narzędziach MLOps
Oprócz wymienionych powyżej standardowych funkcji narzędzi MLOps wiele z tych rozwiązań wykorzystuje sztuczną inteligencję, oferując takie funkcje jak:
- Automatyczny wybór modeli: Wykorzystywanie algorytmów sztucznej inteligencji do oceny i rekomendowania najlepiej działających modeli z puli kandydatów, co pozwala oszczędzać czas i poprawiać dokładność.
- Inteligentne dostrajanie hiperparametrów: Wykorzystywanie optymalizacji opartej na sztucznej inteligencji do automatycznego wyszukiwania najskuteczniejszych ustawień hiperparametrów, co ogranicza ręczne próby i błędy.
- Wykrywanie anomalii: Zastosowanie sztucznej inteligencji do monitorowania danych i wyników modeli pod kątem nietypowych wzorców lub zachowań oraz ostrzeganie zespołów o potencjalnych problemach, zanim wpłyną one na środowisko produkcyjne.
- Konserwacja predykcyjna: Wykorzystywanie sztucznej inteligencji do prognozowania awarii infrastruktury lub modeli, co umożliwia proaktywne działania i minimalizuje przestoje.
- Potoki AutoML: Automatyzowanie kompleksowego procesu inżynierii cech, trenowania modeli i ich oceny za pomocą sztucznej inteligencji, dzięki czemu zaawansowane uczenie maszynowe staje się dostępne dla większej liczby użytkowników.
Korzyści z narzędzi MLOps
Wdrożenie narzędzi MLOps zapewnia zespołowi i firmie wiele korzyści. Oto kilka z nich:
- Szybsze wdrażanie modeli: Uproszczenie procesu przenoszenia modeli z etapu opracowywania do środowiska produkcyjnego dzięki zautomatyzowanym potokom i narzędziom do wdrażania.
- Lepsza współpraca: Umożliwianie analitykom danych, inżynierom i interesariuszom efektywnej współpracy za pośrednictwem współdzielonych pulpitów, śledzenia eksperymentów i kontroli wersji.
- Większa odtwarzalność: Zapewnienie możliwości niezawodnego odtwarzania eksperymentów i wyników dzięki funkcjom takim jak śledzenie pochodzenia danych, wersjonowanie modeli i rejestrowanie audytowe.
- Ulepszone monitorowanie i niezawodność: Ciągłe śledzenie wydajności modeli i kondycji systemu, co umożliwia szybkie wykrywanie i rozwiązywanie problemów.
- Silniejszy nadzór i zgodność: Utrzymywanie kontroli nad dostępem do danych, uprawnieniami użytkowników i ścieżkami audytu w celu spełnienia wymogów regulacyjnych i standardów organizacyjnych.
- Skalowalność dla rosnących obciążeń: Obsługa zwiększających się wolumenów danych, liczby użytkowników i złożoności modeli dzięki narzędziom zaprojektowanym tak, aby skalować się wraz z rozwojem firmy.
- Zmniejszone ryzyko operacyjne: Minimalizowanie przestojów i błędów poprzez automatyzowanie rutynowych zadań oraz zapewnianie funkcji konserwacji predykcyjnej i wykrywania anomalii.
Koszty i ceny narzędzi MLOps
Wybór narzędzi MLOps wymaga zrozumienia różnych dostępnych modeli cenowych i planów. Koszty różnią się w zależności od funkcji, wielkości zespołu, dodatków i innych czynników. Poniższa tabela podsumowuje popularne plany, ich średnie ceny oraz typowe funkcje uwzględniane w rozwiązaniach narzędzi MLOps:
Tabela porównawcza planów narzędzi MLOps
| Rodzaj planu | Średnia cena | Typowe funkcje |
|---|---|---|
| Rodzaj planuPlan bezpłatny | Średnia cena$0 | Typowe funkcjePodstawowe śledzenie eksperymentów, ograniczone wersjonowanie modeli, pomoc społeczności i dostęp dla małego zespołu. |
| Rodzaj planuPlan osobisty | Średnia cena$10-$30/użytkownika/miesiąc | Typowe funkcjeDostęp dla pojedynczego użytkownika, więcej miejsca na dane, podstawowe integracje i ograniczona orkiestracja potoków. |
| Rodzaj planuPlan biznesowy | Średnia cena$40-$80/użytkownika/miesiąc | Typowe funkcjeWspółpraca zespołowa, zaawansowane monitorowanie, kontrola dostępu oparta na rolach i integracja z narzędziami chmurowymi. |
| Rodzaj planuPlan dla przedsiębiorstw | Średnia cena$100-$200/użytkownika/miesiąc | Typowe funkcjeNiestandardowe umowy SLA, dedykowana pomoc, zaawansowane zabezpieczenia, funkcje zapewniające zgodność z przepisami i nieograniczona skalowalność. |
Najczęściej zadawane pytania dotyczące narzędzi MLOps
Oto odpowiedzi na często zadawane pytania dotyczące narzędzi MLOps:
W jaki sposób narzędzia MLOps pomagają w odtwarzalności modeli?
Narzędzia MLOps pomagają w odtwarzalności modeli poprzez śledzenie eksperymentów, zarządzanie wersjami danych i modeli oraz rejestrowanie wszystkich zmian w całym cyklu życia ML. Dzięki funkcjom takim jak kontrola wersji danych (lub specjalistycznym narzędziom, takim jak DVC) zespoły mogą zagwarantować zachowanie dokładnego stanu potoków danych używanych do trenowania modeli AI. Ułatwia to ponowne uruchamianie eksperymentów, audytowanie wyników oraz zapewnia możliwość niezawodnego odtworzenia modeli przez różnych członków zespołu podczas ich opracowywania.
Czy narzędzia MLOps mogą integrować się z istniejącymi potokami DevOps?
Tak, większość narzędzi MLOps oferuje integracje z popularnymi platformami DevOps, w tym z GIT do wersjonowania kodu oraz z różnymi narzędziami CI/CD. Pozwala to automatyzować wdrażanie, testowanie i monitorowanie modeli w ramach istniejących procesów dostarczania oprogramowania, zapewniając gotowość aplikacji do działania w środowisku produkcyjnym.
Jakich funkcji bezpieczeństwa należy szukać w narzędziach MLOps?
Warto szukać funkcji takich jak kontrola dostępu oparta na rolach, szyfrowanie danych, rejestrowanie audytów i certyfikaty zgodności. Pomagają one chronić poufne dane, szczególnie podczas obsługi dużych zbiorów danych, a także zapewniają możliwość kontrolowania uprawnień użytkowników przy jednoczesnym spełnianiu wymogów prawnych.
Ile czasu zajmuje wdrożenie narzędzia MLOps?
Czas wdrożenia jest różny, ale wiele zespołów może rozpocząć pracę w ciągu kilku dni do kilku tygodni. Wpływają na niego takie czynniki jak złożoność iteracyjnych przepływów pracy, wielkość zespołu i wymagany poziom integracji. Wiele zespołów zaczyna od narzędzia o otwartym kodzie źródłowym, aby przetestować rozwiązanie przed jego skalowaniem.
Czy narzędzia MLOps obsługują wdrożenia zarówno w chmurze, jak i lokalnie?
Tak, wiele narzędzi MLOps obsługuje wdrożenia zarówno w chmurze, jak i lokalnie. Ta elastyczność pozwala wybrać najlepsze środowisko pod kątem bezpieczeństwa danych, zgodności z przepisami i wymagań infrastruktury — niezależnie od tego, czy przeprowadzasz początkowe trenowanie, czy końcowe dostrajanie wyspecjalizowanego modelu.