机器学习模型开发生成数组实验像ML工程师tweak架构、参数和数据集人工跟踪这些迭代随着项目复杂性增加而变得难以解决
ML流广受欢迎开源解决方案管理机器学习生命周期并便利可复制性由三大构件组成:
- 模型寄存器,
- 实验跟踪器,
- 模型打包部署公共事业.
提供通路数据求解编入项目并mLops工作流定义.最近ML流开发者围绕大语言模型增加能力专用LLM实验跟踪器实验支持即时工程 实验接口连接LLMs
ML流精化机器生命周期管理并简化kb88凯时开户平台.但它缺少数据科学团队所求的许多特征,如数据集版化或用户访问管理并发ML流出自自己的基础设施并依赖社区支持
选择从中产生并配有许多组织需要的安全和守法能力。他们的UI往往比较先进并围绕团队协作
文章中,我们将先研究MLFr流深度限制提供综合概述 基础是深入用户访问 跨行业项目第一手经验 深入商家选择过程
赶时间键比较标准归纳表此文章结尾
ML流的主要局限性和探索替代物的理由
每一个项目和团队都有管理机器学习生命周期的独特需求ML流是一个伟大的工具 常有第一个选择 想到,它绝对不是 每种假想最优工具
分解ML流可能不适合你的原因, 我们将研究用户遇到的最常见挑战
ML流常由用户引起关注可划分为以下类别:
- 一号安全性守规
- 2用户、分组和存取管理
- 3缺协作特征
- 4UI限制
- 5缺代码数据集版
- 6可缩放性性能
开源ML流出自托管工具不由公司支持的所有缺陷
- 一号配置维护间接
- 2整合兼容性挑战
- 3缺少专用支持
下下文我们将详细研究每一类
安全性守规
多组织-转而它们的ML团队-有严格的安全和守法要求开源ML流提供资源级权限管理并密码验证设计由用户配置更高级访问控件并确保遵守
选择ML流由您负责
- AG凯时手机版执行措施确保具体资源,如实验和模型,只能由授权个人访问
- 确保敏感数据保持加密,保护数据不受潜在威胁
- 定期进行脆弱性评估并减少潜在风险
允许你灵活设计安全框架然而,这种弹性是一种双刃剑需要大量专业知识、开发努力和警觉监督
有些组织可能发现自我管理安全方法有挑战性,而另一些组织可能赞赏它的灵活性。考虑ML流时,必须权衡自身适配性与其他平台内置即用安全特征的舒适性
缺少用户和分组管理
与相对缺安全特征并发 出用户管理缺失开源ML流不支持粗微权限
LDAP或IAM云平台能力等系统使用组织眼中严重受限
开源ML流的主要警告是 缺少无所不在访问控制项目向所有人开放,迫使我们或写大基础设施代码或为每个团队部署单流实例以确保数据隔离
高级MLOPS工程师数字身份验证平台
缺协作特征
上头易协作性或缺机学习项目当跨队工作时,这一点变得更加明显ML流出,虽然以其广度MLOPs容量和可用性为高品质开源软件来庆祝,但仍有很多事有待改进。
协作工具允许团队成员无缝审查项目、分享数据或创建详细报告取而代之的是多手动过程与协作者分享项目时, 您需要为每次实验创建 URL别名 。
位高数据科学家Kha Nguyen回顾ML流经验:
并问题创建 URL别名为什么要我手动做这些事
QQNUE高级数据科学家
成为一大屏障, 因为Kha主要做单机数据科学家, 向非技术管理员报告,
用户界面限制
设计不良用户界面会严重妨碍生产率和接受率,特别是技术程度较低的用户或新工具用户使用率和接受率毋庸置疑ML流提供干净直截面MLfrookUI干净功能化,但比UI远不易配置或特征丰富
对某些团队使用案例而言,MLFl流UI简单约束性是一种强度如果你只关心精度或精度等标准度量MLFlookUI跟踪足够多
其他人可能在ML流外做大部分分析通过 MLfrook API检索必要数据并输入到其他工具 创建可视化或仪表板
可缩放性与性能问题
组织想扩展ML项目并集机学习模型为产品时,性能至关紧要评估机器学习平台时,必须理解它们是如何在加载下运行的
kb88凯时开户平台关于性能,主要关注领域是模型培训、实验跟踪和模型服务
MLFl流因方便个人用户或小团队使用而闻名,据报在跟踪大量实验或机器学习模型时面临挑战常见的观察是ML流似乎不如它的一些竞争者高资源效率
ML流有时不可靠,因为我认为它不是优化化的,因为它消耗了大量内存并慢运行真正的挑战产生时,我们同时运行100项实验和100项预测,数据流流到ML流那时我们经历ML流响应问题
MLOPS工程师大型零售
ML流支持分布式计算平台,如Apachespark和Databricks模型培训并提供分布式存储系统集成化,如AWSS3和DBFS由用户配置、调制并维护这些系统
说到模型服务,开源ML流提供大量选项除内建模型服务器通过SeldonMLServerMLFLL整合SeldonCore和KServer.菲律宾凯时国际官网开户外加第三方模型服务求解即微软集成AzureML,亚马逊Sagemaker并阿帕契spark.服务提供ython接口部署定制目标帮助用户写出自己的部署集成这使团队有弹性选择最优模型求用实例,但往往与工程维护间接费用或额外费用相关联。
配置维护间接
开源工具ML流免费下载,任何人都可按自己需要多操作例而不产生许可费平台适应性几乎没有限制,允许组织根据自身需求定制平台
托管ML流实例将带来基础设施维护成本配置并管理服务器和底层存储器,注意并应用安全补丁,新ML流版发布后升级,故障排除问题
困难部分快速实现花50工时搭建它 并使它为我们工作
美国软件开发首席ML工程师
搭建并部署ML流可能复杂通常需要虚拟机或Kubernetes集群您也必须管理后端存储器MySQLE或PostgreSQL人工商店或GCS存储再者,你必须处理备份
对我们公司来说非常重要的是数据安全并知道哪些数据保存到哪个服务器上ML流则完全需要管理量, 正因如此我偏爱SaS解法容我同时实验并维护ML流
VP大型企业工程
并发ML流只提供密码验证默认值整合验证协议像OAUT或LDAP或建立角色访问控制势必增加复杂性
虽有挑战需要考虑,但ML流开源性质为定制和适应性提供了无与伦比的选择软性是缺陷还是优势取决于团队与组织能处理多少配置和维护
整合兼容性挑战
ML流集成多机学习框架云平台第三方工具然而,在实践中,这些整合程度可能并不总是满足每个组织的独特需求-特别是那些使用传统性较低的工具或专利框架的组织
开发专有工具预处理数据 并分解ML流非直截了当不得不投入更多工时才能工作
UKFINTETEC公司LEGML工程师
数据存储整合可能构成另一组挑战菲律宾凯时国际官网开户ML流可用数种存储解法工作,但它不支持全部存储解法
因行业特有性,我们使用适配云存储法可惜MLFlor不提供即时集成
卫生技术公司数据科学家
总体说来,ML流多功能性,拥有独特工作流程或工具的团队应准备一些手动交换实现无缝整合
缺少专用支持
开源ML流益固态文档并社区支持多用户发现足够支持通常来自论坛和讨论组, 但重要的是要指出,没有保证即时响应
此外,既然所有讨论都公开并存档,你就不能分享敏感信息组织策略甚至禁止分享 基础设施或技术栈的细节
平台搭建、故障排除或维护方面缺乏全心全意支持对许多组织来说是一个难点,
开源工程MLflow不保证
- 及时回答问题
- 获取超出文档的复杂专题专家指导
- 入职持续培训
- 按特征请求采取行动
- 自定义集成和扩展支持
ML流社区充满活力多位用户通过在线讨论、聊天和博客文章分享经验缺乏专注支持可能导致你考虑由公司支持的管理平台
产生问题:如果MLFlor不为您的团队服务,还有什么其他选择?
探索ML流使用的一些替代
开源ML流替代
开源ML流有许多替代方法可用
首先是Databricks托管ML流完全像它听起来那样:ML流实例托管管理由Databricks提供,ML流原创创建者
Azure机器学习-微软Azure云平台端对端ML解决方案-在ML流替代方法中是独一无二的非基于ML流,但其多构件如模型寄存器或实验跟踪器均与ML流兼容
由专营公司提供管理ML产品www.musclechai.com、Wights和Biases、CometML和Valohai都提供不同特征集值得考虑的平台
元流开源框架最初由Netflix开发,重点是编译数据流和ML管道kb88凯时开户平台ML流提供实验跟踪和模型管理方面缺少许多特征,但优管理大规模部署
菲律宾凯时国际官网开户亚马逊SageMaker和GoogleVertexAI即端对端MLOPS解决方案整合入这些技术巨头云平台
怀着概述思想,让我们深入探寻ML流的每一种替代物
托管ML流)
ML流两种主要口味:开源ML流托管ML流由Databricks提供MLFlor原创创建者两种版本保留ML流出为人所熟知的核心功能,它们面向不同的对象并使用案例
管理ML流的好处之一是与其他数据bricks服务紧密整合,例如Databricks笔记本、Databricks作业调度器和管理spark集群
Databrick托管ML流出开源ML流出
受控ML流解解大组织开源变异面临的多项缺陷MLFl匹配机器学习工作流, 但却缺乏安全用户管理特征
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特征学
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ML流控数据bricks
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ML流
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搭建部署 |
无缝整合Databricks生态圈,减少安装和部署所需的时间和精力 |
需要人工搭建、配置和管理用户需要分配基础设施并处理安装、缩放、更新和备份 |
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可缩放性 |
算字机生态体系的一部分,它可以无缝处理大规模机器学习任务 |
规模化处理较大工作量可能人工干预并构成性能挑战 |
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安全管理 |
提供高级安全特征出包,包括角色访问控制(RBAC)、与企业身份提供商整合和数据加密 |
高级安全像RBAC需要开发自定义实施或整合第三方工具 |
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集成数据bricks生态 |
深入融入Databricks生态系统,提供无缝互操作性数据bricks笔记本数、工作空间、ACL基础阶段过渡和其他特征 |
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数据存储备份 |
菲律宾凯时国际官网开户综合存储解决方案自动备份策略确保数据安全可靠性 |
用户需要人工搭建存储器并实施备份策略 |
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成本计算 |
AG凯时手机版管理式服务用户支付平台访问费、存储费和资源计算费 |
开源ML流本身可自由使用,而组织则承担基础设施费用、人工搭建费用、规模化费用和潜在定制费用 |
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支持和维护 |
由Databricks提供全心全意支持Databricks处理定期更新、补丁和维护 |
用户必须依赖社区支持维护更新由用户负责 |
奈普奈
奈普奈kb88凯时开户平台实验跟踪平台和元数据存储模型版设计,模型寄存器并实时模型性能监控.注意力集中ML团队协作配有精细用户管理并拥有高度定制用户界面与多可视化特征服务提供方式管理自托管
多亏它内置ML流集成kb88凯时开户平台数据科学家可用MLFlor客户端实验跟踪海王星从现有ML流搭建中移位 是一个有趣的选择
海王星特征包括:
- 元数据管理用户可记录从量子和超参数到交互可视化、jupyter笔记本、源码和数据版本等各种元数据
海王星可成为事实的唯一源头, 不论球队在哪里操作训练(无论是云中、本地、笔记本或别处)。对任何模型来说,你都会知道谁创建它,如何创建它,它接受什么数据培训,它与其他模型版本的对比方式 - 直觉用户界面自定义仪表板海王星用户界面便利查看分析比较各种实验.这对于辨别模式或分批运行中最优性能模型特别有用
用户可设计并搭建定制仪表板,汇总相关元数据特征定制协作假想,与团队成员或利益攸关方分享洞见变得至关重要。 - 协作特征可用自由级:即便不支付服务费,最多5个用户可以协作项目.这使得海王星为研究人员和学生提供一种有趣的选择,没有工具预算并允许团队测试海王星是否符合工作流和协作需求
海王星提供集成框架和工具范围广
untune.a优于ML流
海王星闪耀团队寻找易用平台,并配有广度实验可视化和元数据跟踪特征然而,这可能对大量投资于定制或遗留基础设施的组织构成整合挑战。
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特征特征
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奈普奈
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ML流
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可缩放解决办法 |
运行十万或一万个实验都表现得同样好数据库和仪表板上千次运行 |
缩放ML流需要大配置、数据库管理并可能分拆处理大数据量或多并发用户 |
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实时监控 |
启动实时跟踪和可视化度量超参数输出 允许用户看到实验进展 |
支持模型培训中的日志跟踪度量默认UI不提供动态实时流取这些度量 |
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团队协作特征 |
强力聚焦团队协作拥有共享工作能力、中央元数据存储器、用户专用视图和管理团队权限 |
大都设计单用户基本协作特征通过共享仪表板,但缺少更多交互或粒状协作工具 |
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安全性 |
内置安全特征,包括角色访问控制RBAC,确保只有授权用户访问某些实验或数据 |
外框ML流不提供像RBAC这样的特征菲律宾凯时国际官网开户实现高级安全需要定制解决方案或附加工具 |
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支持和文档 |
专用支持所有支付层次和综合文档记录. |
通过论坛和讨论组提供社区支持,但没有保证响应时间或专用帮助 |
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用户界面定制仪表板 |
海王星允许你创建自定义仪表板可用不同方式视觉化数据并分享仪表板 |
ML流kb88凯时开户平台函数UI实验跟踪提供有限定制选项 |
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资源监控 |
支持资源度量日志类似CPU,GPU或存储器耗用 |
内置支持资源日志 允许第三方工具整合 |
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服务账号访问 |
服务账户提供粒状权限管道自动化报表生成 |
支持RESTAPI访问管道自动化报表生成,但不区分服务账户和用户账户 |
比较海王星对ML流
休眠机器学习
休眠机器学习微软云基MLOPs平台允许你管理ML整个生命周期并实现自动化,包括模型管理、部署和监测紧接Azure平台,与许多组织已经使用的其他Azure服务无缝整合
Azure机器学习并非基于ML流API大片与ML流兼容.kb88凯时开户平台事实上 实验跟踪ML流唯一支持客户端.
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特征/能力
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休眠ML
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MLFLOL
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kb88凯时开户平台 |
kb88凯时开户平台详细实验跟踪日志和可视化kb88凯时开户平台MLFl客户端实验跟踪) |
详细跟踪日志和可视化 |
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模型寄存和审核跟踪 |
包括自动捕获线性治理数据MLFlor模型格式) |
基本模型寄存跟踪 |
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可复制ML管道 |
支持创建可复制ML管道. |
支持创建可复制ML管道mLFlow项目) |
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可复用软件环境 |
面向训练部署模型. |
万象市Conda环境. |
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端对端ML生命周期自动化 |
支持mLops中心工作流 |
仅部分支持出箱,但可用其他工具扩充实现相似经验 |
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ML应用监控 |
集成化监控培训制作. |
有,通过集成普罗米修斯和仪表板像Grafana |
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通知和警告 |
可指定 ML生命周期事件触发通知和报警 |
不,但你可以写插件email通知某些事件发生或ML流与第三方工具整合 |
权重分解(WandB)
权重分解kb88凯时开户平台wandB平台实验跟踪、数据集编译和模型管理wandB组件包括模型寄存器和人工处理器允许存储和管理模型ML生命周期、版本数据集和模型帮助直线跟踪机器学习模型并增强可复制性
wandB的显像性特征之一是超参数扫描能力wandB自定义并优化此进程wandB定义超参数搜索空间可自动培训多模型并使用多参数组合帮助识别最佳配置而不人工迭代视觉化超参数组合性能直观仪表板,使数据科学家快速作出知情决策
如何使用超参数优化提高ML模型性能
wandB优于ML流
wandB超能可视化、实时监控、协作和方便用户界面
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特征学
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权重分解
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ML流
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部署和基础设施 |
用户必须处理搭建、维护并升级允许灵活度,但需要更多努力,特别是小队缺少专用DevOps支持 |
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交互可视化报告比较模型运行 |
清晰简洁地显示实验结果wandB可能偏向于那些想深入交互深入了解模型培训动态者 |
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安全性 |
带内置特征以确保安全实验,包括共享项目访问控制 |
不提供高级安全特征出包菲律宾凯时国际官网开户用户可查看数据键管理版或自定义求解 |
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实时监控 |
提供大规模实时监控、日志和警告,更容易跟踪运行中的实验 |
提供实时采伐能力,但实时可视化监测可能比WandB基础更多 |
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协作和团队特征 |
强力强调团队协作特征包括共享项目,实时协作仪表板,并评论运行或图表 |
提供基本协作特征共享结果主要通过共享全表板URL实现 |
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用户管理 |
提供a综合用户管理系统简化项目、实验和模型授与限制存取过程 |
不提供内置用户管理系统并只支持基本认证机制 |
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存取控制 |
支持专用团队成员专用私有项目或普及公共项目 |
项目默认公有性允许团队成员访问实验结果 分享全链路 ML流仪表板托管 |
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人工管理 |
内置文物管理系统允许用户容易版本、存储和跟踪数据集、模型和其他文物 |
提供人工记录跟踪 |
彗星ML
彗星MLMLOps综合平台提供云服务,覆盖MLOps生命周期的广泛范围,从模型培训到部署kb88凯时开户平台彗星能力包括ML实验跟踪、模型管理、协作工具以及主动通知
彗星的全景特征是它自动捕获并分类基本运行元数据的能力,如参数、度量度、代码版和输出平台自夸独有实验比较引擎,大大超出MLFlor能力彗星引擎非光显示表或结果列表,而是以便于快速比较和洞察的方式视觉化数据,使研究人员和数据科学家能高效辨别模型变异
Comet优于ML流
彗星和ML流帮助跟踪和管理ML实验,目标对象则不尽相同彗星ML更多面向团队寻找富可视化协作特征的云型解决方案,而MLFlow则强调自定义性和集成性
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特征学
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彗星
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ML流
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比较实验 |
提供a交互式仪表板提供多图和可视化度量图、超参数和其他带相比较和创新可视化跟踪信息 |
提供强健基础实验比较, 但重要的是要注意其他平台 可能提供附加可视化或比较工具 |
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用户接口和可视化 |
提供视觉丰富的网络接口,提供每一项实验的详细信息,包括图表、图解和其他视觉辅助工具,使比较分析更容易运行 |
提供更直截面网络UI主要聚焦表列数据运行 |
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自动化超参数调优 |
提供强直觉超参数优化优化器罐动态查找最佳多参数值集最小化或最大化特定度量,或串行、合并或并行 |
配超选运行参数扫描但不提供与彗星相同的箱外优化能力 |
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协作 |
用户可评论实验、分享项目并协作分析而不离开平台彗星集成 |
ML流支持分享通过其服务器功能,它缺少内部协作特征,如讨论、评语或团队工作空间 |
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公共分享 |
允许用户建立公共实验链路,便于与团队或组织外者分享 |
用户可创建项目链路,但这需要人工操作,访问控制必须在ML流外管理 |
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集成自登录 |
彗星能自动记录各种实验细节kb88凯时开户平台减少人工干预需求并精简ML实验跟踪过程 |
ML流需要人工日志配置. |
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云管理解决方案 |
处理后端基础设施、存储和可扩缩性问题,使用户免置许多操作问题 |
需要自托管管理,并配之以用户操作管理费 |
瓦洛海
瓦洛海端对端MLOPs平台用于传统机器学习和深学习任务支持超参数调适、特征工程和人工制品跟踪瓦洛海管理端对端管弦包括调度、通知和处理故障
瓦洛海可能并不适合更直接数据解析或统计任务,
此外,整合要求主要使用平台或生态圈的组织多加努力瓦洛海支持.
Valohai优于ML流
Valohai优于ML流处理工作流程管弦化、用户管理、第三方工具集成和Kubernetes特征
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特征特征
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瓦洛海
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ML流
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基础设施和工作流管弦 |
提供无缝整合各种云提供商并自动控件基础设施管弦化.AG凯时手机版包括上下旋转资源,管理分布式培训等 |
不处理基础设施管弦AG凯时手机版用户需要管理自己的服务器或云资源 |
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端对端深学习生命周期 |
瓦洛海设计成端对端MLOPs平台,覆盖ML整个生命周期提供工具预处理、培训、部署和监测机器学习模型 |
kb88凯时开户平台ML流非全数学习工作流全数解决方案,而侧重于实验跟踪和模型管理 |
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流水线版 |
出价稳健版本控制并不只是模型 数据多参数 甚至训练环境保证完全复制 |
提供模型编译参数时 ML流本性不提供与Valohai完全环境相同的深度编译控制 |
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整合并推广到其他工具 |
提供API驱动功能,确保您通过API调用触发UI中所有可用动作这使得它高度可扩展并不可插入现有工作流 |
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成本管理 |
提供工具跟踪优化成本AG凯时手机版保证资源得到高效使用 |
ML流不提供内置功能用于监测、管理或优化成本 |
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自动并行超参数调优 |
支持自动并行超参数调优并发多参数组合 |
ML流跟踪不同的超参数和结果,自动并行超参数调优非固有特征 |
元流
元流开源框架开发、部署和操作机学习应用与ML流相反,其主要焦点是帮助数据科学家和ML工程师管理驱动这些应用的基础设施
kb88凯时开户平台ML流出实验跟踪模型编译部署,Metap流处理往往复杂管道输入并生成这些模型其重点是协调可缩放数据应用提供强健基础,确保数据输入模型一致性、可复制性并可缩放性
元流优于ML流
原创由Netflix创建,Metapllation优于ML流
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特征学
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元流
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ML流
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扩增各种平台 |
元流建库贝涅茨整合开源大工具以及云提供商数据工程和ML服务. |
通过与Spark整合实现数据处理可扩缩性可缩放模型部署需要第三方工具化或使用单平台 |
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支持管道和工作流管弦 |
元流主焦点管理复杂工作流程ython中心设计允许开发者自然表达依赖关系并协同数据处理任务 |
ML流双层方法可能需要YAML调试和ython标注逻辑 |
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创建它是为了方便数据科学家的生活优先直觉设计,允许用户注重工作流逻辑而非底层基础设施 |
kb88凯时开户平台日志实验跟踪部署通过客户库和CLI方便用户使用,而基础设施管理则完全留待用户使用 |
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资源可缩放性 |
嵌入式云提供商整合像AWS.AG凯时手机版允许工作流程从笔记本向云源溢出而无代码修改 |
AG凯时手机版ML流与多云平台相融合良好,从本地资源向云无缝过渡不是云核心强度 |
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数据管理 |
提供强健能力数据编译和线程允许数据科学家使用编译数据集并管理数据与代码之间的依存性 |
以轨迹参数、度量和模型人工品为主数据集版本非核心特征 |
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综合环境 |
组合本地开发环境与生产搭建表示数据科学家可开发测试本地机器并转至云基系统运行而不修改代码 |
ML流支持本地和云跟踪,环境间转换通常不流畅 |
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检验 |
内置能力检查站中间数据工作流中,确保如果长期作业失败,从中断点恢复工作 |
不支持流出框内中间检查站 |
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命名空间隔离 |
命名空间允许多用户协作而不干扰彼此实验和工作流 |
隔离工作空间需要设置独立实例 |
亚马逊Sagemaker
亚马逊Sagemaker完全管理AWS服务,使用户能够在云中构建、培训并部署机器学习模型亚马逊云服务套件中SageMaker提供能力,如伐木机学习实验、跟踪模型性能并存储相关元数据与人工制品
亚马逊SageMaker市面上最古老的供品之一,
亚马逊SageMaker优于ML流
亚马逊SageMaker光照团队寻找管理机器全生命周期 单平台和本地集成AWS生态
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特征学
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亚马逊Sagemaker
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ML流
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管理端对端ML生命周期从笔记本制作 |
提供全套工具覆盖从数据标签到模型培训、超参数调优、模型服务和监测机器生产学习模型等方方面面 |
kb88凯时开户平台优先侧重于实验跟踪、模型编译和部署 |
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基础设施管理 |
自动管理基础设施并升级培训部署用户不需要提供或管理服务器SageMaker处理从旋转GPU集群到拆卸后训练 |
AG凯时手机版用户必须建立和管理资源,无论是云型资源或假设资源 |
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用户管理访问控制 |
精锐访问控制 AWS身份访问管理 |
有限内置功能用户需要整合身份管理并认证自身 |
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用户管理访问控制 |
精锐访问控制 AWS身份访问管理 |
有限内置功能用户需要整合身份管理并认证自身 |
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预建广受欢迎的算法框架容器 |
SageMaker带入优化算法和预建容器供许多广受欢迎的深学习框架使用,无需进一步搭建即可培训使用 |
ML流不提供内置算法跟踪日志参数和尺度,但依赖外部库或用户提供算法实际建模 |
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整合AWS生态 |
无缝整合其他AWS服务,例如易数据从S3或Redtevile等源吸取 |
菲律宾凯时国际官网开户ML流作为一种平台不可知性工具提供多第三方解决方案集成并让用户开发自身ML流内置集成亚马逊SageMaker模型服务组件. |
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模型部署和托管 |
提供管理环境部署机器学习模型配自标尺测试A/B测试并与其他AWS服务整合 |
需要人工配置实现相似安全标准,不配有合规认证 |
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安全性守规 |
继承AWS安全特征,包括加密、VPC支持、IAM作用和守法认证 |
需要人工配置实现相似安全标准,不配有合规认证 |
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集成开发环境 |
出价SAGEMAKER演播室综合开发环境建设、培训部署机器学习模型包括数据辨别工具、Jupyter笔记本和调试工具 |
无综合开发环境 |
顶点AI
顶点AI完全管理机器学习Google云平台顶点帮助你大规模构建、培训、部署并监控机器学习模型kb88凯时开户平台网络为从数据编译和模型培训到模型部署、模型实验跟踪和监测的整个ML生命周期提供统一平台
Google已牢固建立自己为领先机器学习和AI播放器,技术巨头研究分支和基础设施团队提供多项进步大部分经验都深入到Vertex菲律宾凯时国际官网开户平台对Google云团队或大Query等主数据管理解决方案特别感兴趣
Vertex AI优于ML流
顶点AI显示管理可扩缩培训部署基础设施以及与Google云平台无缝整合
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特征学
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顶点AI
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ML流
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培训基础 |
AG凯时手机版提供受控基础设施培训机器学习模型并按需自标资源并提供超参数调优 |
ML流轨迹日志运行超参数时,它不提供自己的培训基础 |
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用户管理访问控制 |
有限内置功能用户需要整合身份管理并认证自身 |
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自动ML集成 |
随身带自动ML自动搜索最佳模型架构和超参数 |
优先管理跟踪定制模型开发工具内置自动解密能力 |
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部署和服务 |
内置能力部署模型作为可缩放端点,支持在线预测和批量预测与其他谷歌云平台服务无缝整合 |
提供模型寄存器和基本模型部署能力,但建立可扩展在线服务通常需要额外工具或使用单平台 |
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可解释性公平工具 |
提供工具解释模型预测和评价公平问题模型 |
重点放在模型跟踪管理上,没有内置特征说明模型可解释性或公平性 |
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整合到其他工具平台 |
无缝整合同Google云平台服务如BigQuery数据流和Pub/Sub |
灵活平台不可知性 多第三方平台集成用户可开发自定义集成 |
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模型监控 |
提供连续模型监控能力并提醒用户注意模型预测中的任何异常 |
提供日志并跟踪模型度量,但没有框外连续监控功能 |
终极思想
ML流成为多机学习平台的基石,因为ML流作为一种开源工具具有灵活性和可用性。团队扩增后, 协作、部署和高级功能限制常出现, 如用户管理、微粒访问控制 和协作
ML流是否正确取决于团队需求 和现有的MLOps栈高级可视化、主机托管权、权限和易用平台等www.musclechai.com为离ML流提供迫不得已的理由
编辑注释
文章中,你在评价ML流替代物时学习关键考量,包括部署需求、功能需要和易转换性菲律宾凯时国际官网开户你和你的团队也应该权衡社区驱动开发相对于商业解决方案的好处不存在通用最佳选择 — — 最优机器学习平台取决于团队和组织需求
表对比替代ML流kb88凯时开户平台基于核心实验跟踪特征
下表归纳本文章讨论的ML流替代关键能力
海王星特征-By-Fative比较页
替代MLFlor常见问题
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难度取决于ML流实现量保持ML流部署接近原创搭建 多工具市场允许近似无缝转换
然而,随着定制化的增加,需要更多战略性和有计划迁移方法论行动前评估潜在替代物兼容性是有益的,特别是在数据摄取和模型服务基础兼容性方面。
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水流流的许多替代物似可提供可比跟踪能力,深度、弹性和协作特征大相径庭评估替代物时,不仅必须考虑特征的存在,而且要彻底评价扩展性用户经验
并应考虑标价和合约选项面向大企业客户平台可能不适合小团队,小团队通常从现收现付定价模型中受益
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扩展ML流能力可行,如果核心能力与你的要求一致,而你正在寻找添加特定功能多队发现ML流不支持核心机学习工作流需要投入大量开发努力来覆盖基础知识 通常最好寻找不同的解决方案
产品资源
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