如何在生产环境创建和部署训练有素模型API由机器学习生命周期多方面规范概念化MLOPS系统对处理复杂ML部署环境非常有益
实施固化MLOPs可以为企业投资机器学习带来巨大收益理解使用和执行是拼图中一个基本部分学习并适应新工具简化整体工作流
文章列出了模型部署使用的最佳工具帮助测量和管理机器学习生命周期的所有基础知识,包括服务、监控和管理API端点
对其他MLOPs工具感兴趣
建立ML管道时,团队通常查找MLOps栈的其他几个组件
if that's the casey for you, here有几篇文章你应该检查
塞尔顿.io
seldon.io提供seldon核心,这是一个开源框架框架简化并加速ML模型部署
处理并服务模式建于任何其他开源ML框架ML模型部署库伯涅茨由库贝内特斯测序时,它使我们能够使用技术库贝内特斯特征,例如定制资源定义处理模型图
seldon还提供能力连接项目与持续集成部署工具
系统警示系统 当问题发生时通知你 并监测模型制作可定义模型解释某些预测云中和预设中都可用此工具
塞尔顿推理:
- 自定义离线模型
- 实时预测向外部客户披露API
- 简化部署过程
塞尔东斯:
- 搭建可能有点复杂
- 新来者难学
本图ML
本图ML简化机器学习服务构建过程提供标准Python架构部署并维护生产级API架构允许用户很容易打包训练模型,使用ML框架在线离线模型服务
本托ML高性能模型服务器支持自适应微打和模型推理工能力分离商业逻辑UI仪表板提供集中系统组织模型并监督部署过程
模块化设计使配置可重用GitOps现有工作流程和自动dacker图像生成可部署制作简单编译过程
多功能框架处理ML模型服务、组织部署中心焦点是连接数据科学DevOps部门以建立效率更高的工作环境并产生高性能可缩放API端点
本托ML职业:
- 易大规模部署预测服务实用格式
- 支持高性能模型以单一统一格式服务部署
- 支持模型多平台部署,而不仅仅是Kubernetes
本图ML并发:
- 不专注于实验管理
- 处理不横向扩展框
TensorFlow服务
如果要部署训练模型为端点,可使用TensorFlow服务
允许创建RESTAPI端点服务培训模型TensorFlow服务系统强健高性能服务机器学习模型
可轻易部署状态机学习算法,同时维护同一服务器结构及其端点电量足以服务不同类型的模型和数据 和TensorFlow模型
由Google创建,许多顶级公司使用将模型作为集中模型库是一个很好的方法服务架构效率足以让大群用户同时访问模型
万一因大量请求而窒息 使用负载平衡器很容易维护整体而言,系统可缩放并保持高性能率
TensorFlow服务亲工
- 工具一旦部署模型准备就绪便易服务
- 它可以启动批量请求同模型,因此硬件高效使用
- 提供模型版管理
- 工具易用并处理模型和服务管理
TensorFlow服务控件
- 无法保证新模型加载或老模型更新时零故障时间
- 只使用TensorFlow模型
相关
库贝波
Kubeproll的主要目的是维护机器学习系统强大的工具箱设计库贝涅斯
主操作包括打包并组织docker容器帮助维护整个机器学习系统
简化机器学习工作流的开发部署,转而使模型可追踪性提供一套强力ML工具与架构框架,高效执行ML多项任务
多功能UI仪表板便于管理并跟踪实验、任务和部署运行Notebook特征使我们能够使用专用平台开发包与ML系统交互
菲律宾凯时国际官网开户组件和管道模块化,可重新使用以提供快速解决方案平台由Google启动 通过Kubernetes服务TensorFlow任务后缩放成多层多结构框架执行全ML管道
库布弗罗普斯:
- 一致性基础设施提供监控、健康检查、每次复制以及扩展新特征
- 简化加入新团队成员
- 标准流程帮助建立安全并更好地控制基础设施
库比波尔骗局:
- 难以手工搭建配置
- 高可用性非自动并需要人工配置
- 学习曲线工具斜率
并检查
Cortex系统
Cortex系统是一个开源多框架工具,足够灵活,可用作模型服务工具并用于模型监测等目的
拥有处理不同机器学习工作流的能力 允许你完全控制模型管理操作并替代SageMaker工具服务模型和AWS服务上方部署平台,如Elastec Kubernetes Service(EKS)、Lambda或Fargate
Cortex扩展开源项目,如Docker、Kubernetes、TensorFlowservation它可以协同ML库或工具实现内聚提供可缩放端点管理负载
允许单API端点部署多模型并作为一种解决方案更新原创端点而不停止服务器覆盖模型监测工具的脚步,监督端点性能和预测数据
Cortex职业:
- 自动缩放特征允许网络流量波动时API安全化
- 支持多平台如Keras、TensorFlow、Scikit-learn、PyToch等
- 模型更新时不中断
科特克斯骗局:
- 搭建过程可能有些令人望而生畏
sagemaker
AWSSagemaker由亚马逊提供强效服务ML开发者快速构建、培训并部署机器学习模型
简化机器学习过程,去除一些复杂步骤,提供高度可缩ML模型
机器学习开发生命周期复杂迭代迫使你整合复杂工具与工作流任务要求高烦恼 耗用你很多时间更别提配置时出错问题
Sagemaker使这一过程更容易化,提供集中工具机学习使用的所有组件没有必要配置每个程序, 因为它已经安装并准备使用
加速模型制作和部署并尽量降低努力和费用工具可用于使用 ML框架创建端点数据库还提供预测跟踪和捕捉以及调度监测
sagemaker职业:
- 搭建过程简单并可用Jupyter笔记本运行因此脚本管理部署简化
- 成本模块化,基于特征使用
- 模型培训由多服务器完成
sagemaker骗局:
- step学习曲线初级开发者
- 严格工作流难以定制
- 仅用AWS生态Stem
并读
ML流
if you're looking a开源工具 组织ML整个生命周期 这可能是平台
菲律宾凯时国际官网开户ML流提供解决方案管理ML过程和部署可实验性、可复制性、部署性或中心模型寄存
平台可用于个体开发商和团队部署ML它可以融入任何程序设计生态系统库建以满足各种技术需求,并可用于各种机器学习库
组织整个ML生命周期环绕四大功能:跟踪项目、模型和模型注册
相关
帮助简化ML模型自动化跟踪过程偏差可能是它无法自动解决模型定义表示模型定义中增加额外运算需要人工完成
ML流源数 :
- 模型跟踪机制很容易搭建
- 提供直觉API服务
- 日志实用简洁 很容易操作实验
- 代码优先方法
ML流连接 :
- 添加额外运算模型非自动
- 并不容易理想地向不同平台部署模型
容你感兴趣
火电站
火电站模型服务框架简化部署训练有素PyTorrch模型免写自定义代码用于模型部署
火电站由AWS设计,作为PyToch项目的一部分提供使用PyTark环境建模型者很容易搭建
轻量级服务低延部署模型性能高,可扩展性广度
Tarcheserve内置库用于某些ML任务,如对象检测或文本分类它可以省点时间编程提供强效特征,如多模型服务、A/B测试模型版化、监测度量和EST端点集成
火电站支持:
- 比例部署模型简化
- 端点适量性能高
火电站控件:
- 修改更新常发生,因为工具是实验性
- 仅使用PyTark模型
下一步是什么
高性能可扩展机学习模型的创建和部署是一项挑战性任务
幸运的是,本文章所列部署工具框架能帮助你创建强健ML模型并快速轻松部署
自你走到这一点后,你可能正在建设或更新MLOps栈AG凯时手机版下面有几件资源可供查询
最佳工具类ML管道其他组件:
- 最佳MLOPS工具以及如何评价
- 开源MLOps:平台、框架和工具
- kb88凯时开户平台15ML实验跟踪管理最佳工具
- 模型推理和超参数优化最佳工具
- 最佳机器学习工作流和管道编程工具
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现实世界实例其他人如何搭建MLOPs
- 实世界MLOPs实例:Ond-EndMLOPs流水线供脑部视觉搜索
- 实世界MLOPS实例:Hypistics模型开发
- 菲律宾凯时国际官网开户建设ML流水线:6问题解答
- MLOps工具栈:Continuum产业
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