Kubewrowe为Kubernetes提供ML工具箱帮助维护机器学习系统-管理所有应用、平台和资源考量通过更容易操作调试和部署机器学习工作流来便利机器学习模型的扩展开源项目 内含一套可兼容工具框架 专用于各种ML任务
库贝波尔构建三大原理:
- 可组成性-您可选择您整个ML项目中哪些组件使用并使它们独立运行
- 便捷性-运行项目所有部件
- AG凯时手机版可缩放性-您的项目可以获取更多资源
Kubewl流水处理ML整个生命周期ml工具中某些小子集功能可能更适合ML进程特定步骤
万一你需要Kubev流替代处理数据编译kb88凯时开户平台或模型服务,我们得到了你的支持最佳替代分类
并检查
数据管道版
开工DVC
DVC或Data版本控制系统是机器学习项目开源版本控制系统实验工具帮助定义管道 不论语言使用
上版ML模型发现问题时,DVC通过调用代码、数据编译和可复制性帮助省时也可以训练模型并通过DVC管道与队友分享
DVC可处理大量数据编译整理并用组织周全、无障碍方式存储kb88凯时开户平台中心侧重于数据管道编译和管理,但也有一些实验跟踪功能(有限)。
DVC-摘要
- 使用不同类型存储的可能性-它的存储不可知性
- 全代码数据源帮助跟踪每个ML模型完全进化
- 持续维护输入数据、配置和代码组合
- 跟踪度量
- 内置方式连接ML步进DAG并运行全流端对端
推荐你
二叉偏差
Pachyderm平台综合数据线程和Kubernetes端对端管道
可用三种版本:社区版(开源使用能力任何地方)、企业版(全版控制平台)和赫伯版(保留贝特版,合并前两种版本特征)。
需要将Pachyderm与您的基础设施/私人云集成
自此段我们谈论资料编程与Pachyderm相比更多(查网站获取更多资讯)。
数据编译Pachyderm数据编译系统有下列主概念:
- 存储器-Pachyderm存储器是最高级数据对象典型地说,Pachyderm中的每一数据集都是它自己的存储库
- 提交-不可变回调时段
- 分支-别名指针自提交新数据后自动移动
- 文件-文件目录实际数据存库Pachyderm支持任何类型、大小和数文件
- 证明书表示各种承诺、分支和存储库之间的关系帮助您跟踪每一次委托的源头
并见
kb88凯时开户平台实验跟踪元ML
开工海王星
内公元数据存储器MLOPS为研究制作团队建立 运行大量实验非常灵活,与许多其他框架一起工作,并由于用户界面稳定化,它使得大可扩缩性(达数以百万计运行量)。
强健软件可存储、检索和分析大量数据海王星拥有高效团队协作和项目监督的所有工具
海王星-摘要:
- 向用户和组织管理提供不同的组织、项目和用户角色
- 快速美美UI大全能力分组组织运行,保存自定义仪表板视图并分享团队
- 可使用主机应用避免所有麻烦并维护另一个工具
- 团队可跟踪脚本实验(Python,R,Objectives)和笔记本实验(GoogleColab,AWSSageMaker),并对任何基础设施(cloud,captro
- kb88凯时开户平台广实验跟踪和可视化能力(资源消耗,滚动图像列表)
二叉ML流
ML流是一个开源平台,帮助管理机器学习生命周期,包括实验、可复制性、部署和中心模型寄存
ML流适合个人和各种规模的团队
工具不可知性机器学习库和编程语言都可用
ML流四大函数:
- ML流跟踪-API和UI日志参数、代码版本、度量和人工制品运行机器学习代码并随后可视化和比较结果
- ML流项目-打包ML代码可复用复制形式以便与其他数据科学家分享或转编
- ML流模型-管理并部署模型从不同的ML库到各种模型服务推理平台
- MLFr流模型注册库-中心模型存储库协同管理MLFr流模型全生命周期,包括模型编译、阶段转换和注解
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开工亚马逊Sagemaker
亚马逊SageMaker平台帮助数据科学家搭建、培训并部署机器学习模型.全机学习流所有集成工具提供单件工具机学习所有组件
SageMaker工具适合整理、协调和管理机器学习模型上头有单网络视觉接口执行所有ML开发步骤笔记本机实验管理机 自动模型创建机 调试机 模型漂移检测机
亚马逊Sagemaker-摘要
- 自动驾驶自动检验原始数据,应用特征处理器,选择最优算法集,火车调多模型,跟踪性能,并按性能排序模型-它帮助部署最优性能模型
- 高精度训练数据集快速构建管理
- SageMaker实验通过自动捕捉输入参数、配置和结果并存储为“实验”帮助组织并跟踪机器学习模型迭代
- SageMaker调试器自动捕获培训期间实时度量值(如培训验证、混淆、矩阵和学习梯度)以帮助提高模型精度调试器检测常见训练问题时也可生成警告和补救建议
- SageMaker模型监视器允许开发者检测并补救概念漂移自动检测部署模型中概念漂移并发布详细警示帮助识别问题源
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二叉多边轴
Polyaxon平台复制和管理机器学习项目整个生命周期以及深学习应用.
工具可安装到任何数据中心云提供商中,并可由Polyaxon托管和管理支持所有主要的深学习框架,例如Tark、Tensorflow和MXNet
讲解时, Polyaxon允许你通过调度作业和实验,通过他们的CLI、Taptrocs、SDKs或RESTAPI实现聚类用法最大化
Polyaxon-摘要:
- 支持整个生命周期,包括运行管弦化
- 开源版可即时使用,但为企业提供选项
- 开关集成库贝弗以便两者并用
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双参数调优
开工Optuna软件
Optuna是一个自动超参数优化框架,既可用于机器学习/深学习,也可用于其他领域。拥有最先进算法套件可供选择(或连接),很容易向多机分发训练知识,并让你很好地视觉结果
PyToch、TensorFlow、Keras、FastAI、scit-learn、LightGBM和XGoost等广受欢迎的机器学习库
Optuna-摘要
- 支持分布培训单机(多进程)和聚类(多节点)
- 支持各种修剪策略快速聚合
- 一组强可视化像并行坐标、轮廓图或切片图
可能有用
二叉sigOpt
SigOpt目标加速并扩展机器学习、深学习和模拟模型的影响通过自动化过程帮助节省时间,使过程成为超参数调优的合适工具
sigOpt无缝整合到任何模型、框架或平台中而不用担心数据、模型和基础设施-一切都安全
工具还允许你监听、跟踪和分析优化实验并可视化实验
SigOpt-摘要
- 多度优化便于同时探索两种不同的度量
- 条件参数允许定义和调和架构参数并实现模型选择自动化
- 高并行性使你完全利用大规模计算机基础设施并运行多达100名员工优化实验
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模型服务
开工Cortex系统
Cortex服务模式开源替代SageMaker或自建模型部署平台AWS服务,如Elastec Kubernetes Service(EKS)、Lambda或Fargate开源项目Docker、Kubernetes、TensorFlowService和TangsServe
多框架工具让你部署各种模型
Cortex-摘要 :
- 自动缩放API处理制作工作量
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- 多模型单API更新部署API
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二叉塞尔顿市
Seldon平台开源使用库贝内特斯机学习模型云中和预设中都可用
塞尔顿-摘要:
- 简化模型部署方式,并有各种选项,如金丝雀部署
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欢乐实验
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